| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-14页 |
| 1.2 国内外研究现状分析 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16页 |
| 1.4 本文结构安排 | 第16-18页 |
| 第2章 相关研究分析 | 第18-33页 |
| 2.1 微阵列数据简介及预处理 | 第18-21页 |
| 2.2 基因表达分析方法 | 第21-22页 |
| 2.2.1 判别分析 | 第21-22页 |
| 2.2.2 主成分分析 | 第22页 |
| 2.3 聚类分析方法 | 第22-26页 |
| 2.3.1 k-means聚类算法 | 第23-24页 |
| 2.3.2 层次聚类算法 | 第24-25页 |
| 2.3.3 SOM聚类算法 | 第25页 |
| 2.3.4 FCM聚类算法 | 第25-26页 |
| 2.4 双聚类方法相关概念及基础知识 | 第26-30页 |
| 2.4.1 双聚类的定义 | 第26-28页 |
| 2.4.2 双聚类的类型 | 第28页 |
| 2.4.3 双聚类的结构 | 第28-30页 |
| 2.5 多目标优化及双聚类的应用 | 第30-31页 |
| 2.6 多目标优化双聚类算法基础 | 第31-32页 |
| 2.6.1 双聚类编码 | 第31页 |
| 2.6.2 适应度函数 | 第31-32页 |
| 2.7 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于混合多目标NSGAII与MOEA/D的双聚类方法 | 第33-45页 |
| 3.1 NSGAII算法 | 第34-39页 |
| 3.1.1 快速非支配排序 | 第35-37页 |
| 3.1.2 拥挤距离的计算 | 第37页 |
| 3.1.3 精英选择策略 | 第37-38页 |
| 3.1.4 NSGAII算法求解双聚类问题 | 第38-39页 |
| 3.2 基于混合多目标NSGAII与MOEA/D的双聚类方法 | 第39-43页 |
| 3.2.1 MOEA/D算法介绍 | 第39-41页 |
| 3.2.2 基于混合多目标NSGAII与MOEA/D的双聚类方法 | 第41-43页 |
| 3.3 小结 | 第43-45页 |
| 第4章 算法实验与分析 | 第45-54页 |
| 4.1 实验环境与测试数据集介绍 | 第45-46页 |
| 4.1.1 实验环境 | 第45页 |
| 4.1.2 测试数据集 | 第45页 |
| 4.1.3 适应度函数 | 第45页 |
| 4.1.4 参数设置 | 第45-46页 |
| 4.2 混合NSGAII与MOEA/D双聚类实验 | 第46-50页 |
| 4.2.1 NSGA2B双聚类实验 | 第46-47页 |
| 酵母菌数据集 | 第46页 |
| 人类B细胞数据集 | 第46-47页 |
| 4.2.2 SPEA2B双聚类实验 | 第47-48页 |
| 酵母菌数据集 | 第47-48页 |
| 人类B细胞数据集 | 第48页 |
| 4.2.3 MOEAD2B双聚类实验 | 第48-49页 |
| 酵母菌数据集 | 第48-49页 |
| 人类B细胞数据集 | 第49页 |
| 4.2.4 MDNSGA2B双聚类实验 | 第49-50页 |
| 酵母菌数据集 | 第49-50页 |
| 人类B细胞数据集 | 第50页 |
| 4.3 算法比较分析 | 第50-53页 |
| 4.4 小结 | 第53-54页 |
| 结论 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61页 |
| 致谢 | 第61页 |
