| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·课题的研究背景 | 第10-11页 |
| ·国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| ·课题提出和主要目标 | 第14-15页 |
| ·论文的主要内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 降维方法概述 | 第16-24页 |
| ·概述 | 第16页 |
| ·PCA 降维 | 第16-20页 |
| ·运用于多种数据的降维实例 | 第20-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第三章 支持向量机方法概述 | 第24-36页 |
| ·机器学习概念 | 第24-26页 |
| ·SVM 分类 | 第26-32页 |
| ·SVM 实例 | 第32-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第四章 基于SVM 的全基因组调控网络预测 | 第36-50页 |
| ·实验数据及方法 | 第36-41页 |
| ·算法描述 | 第41-43页 |
| ·预测结果分析 | 第43-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-53页 |
| ·工作总结 | 第50-51页 |
| ·工作展望 | 第51-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 参考文献 | 第54-57页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第57页 |