| 提要 | 第1-6页 |
| 第1章 绪论 | 第6-10页 |
| ·背景介绍 | 第6-7页 |
| ·研究现状 | 第7页 |
| ·本文主要内容 | 第7-10页 |
| 第2章 基因表达数据及特征选择 | 第10-18页 |
| ·基因表达数据 | 第10-11页 |
| ·基因表达数据库 | 第11-12页 |
| ·数据的预处理 | 第12-13页 |
| ·特征选择 | 第13-16页 |
| ·本文数据的预处理及初步特征选择 | 第16-18页 |
| 第3章 支持向量机 | 第18-32页 |
| ·统计学习理论 | 第18-22页 |
| ·机器学习 | 第18-20页 |
| ·统计学习理论 | 第20-22页 |
| ·支持向量机 | 第22-26页 |
| ·SVM-RFE算法 | 第26-28页 |
| ·本文中SVM参数的确定 | 第28-32页 |
| 第4章 基于SVM-RFE的水稻抗病基因预测 | 第32-40页 |
| ·引论 | 第32页 |
| ·实验数据描述 | 第32-33页 |
| ·问题分析 | 第33-34页 |
| ·实验过程改进 | 第34-36页 |
| ·实验结果及讨论 | 第36-39页 |
| ·结论 | 第39-40页 |
| 第5章 结论 | 第40-42页 |
| ·结论 | 第40页 |
| ·展望 | 第40-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 致谢 | 第45-46页 |
| 摘要 | 第46-48页 |
| Abstract | 第48-50页 |