| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第12-14页 |
| 1.2 脑网络分类研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文的主要研究工作和内容安排 | 第16-18页 |
| 第二章 相关背景知识 | 第18-26页 |
| 2.1 引言 | 第18页 |
| 2.2 频繁子图挖掘 | 第18-21页 |
| 2.2.1 DFS字典序列 | 第19-21页 |
| 2.3 图核 | 第21-25页 |
| 2.3.1 Weisfeiler-Lehman同构测试 | 第23-24页 |
| 2.3.2 Weisfeiler-Lehman子树核 | 第24-25页 |
| 2.4 本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 基于单网络的频繁和判别子网络挖掘 | 第26-43页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 基于单网络的频繁和判别子网络挖掘 | 第27-30页 |
| 3.2.1 预处理 | 第28页 |
| 3.2.2 频繁子网络挖掘 | 第28页 |
| 3.2.3 判别子网络挖掘 | 第28-30页 |
| 3.2.4 分类 | 第30页 |
| 3.3 实验设计与结果分析 | 第30-42页 |
| 3.3.1 MCI数据集 | 第30-34页 |
| 3.3.1.1 数据预处理 | 第30-31页 |
| 3.3.1.2 实验设计 | 第31-32页 |
| 3.3.1.3 结果分析 | 第32-34页 |
| 3.3.2 婴儿性别数据集 | 第34-37页 |
| 3.3.2.1 数据预处理 | 第35-36页 |
| 3.3.2.2 实验设计 | 第36页 |
| 3.3.2.3 结果分析 | 第36-37页 |
| 3.3.3 DTI数据集 | 第37-42页 |
| 3.3.3.1 数据预处理 | 第39页 |
| 3.3.3.2 实验设计 | 第39页 |
| 3.3.3.3 结果分析 | 第39-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于多网络融合的频繁和判别子网络挖掘 | 第43-51页 |
| 4.1 引言 | 第43-44页 |
| 4.2 基于多阈值的频繁和判别子网络挖掘 | 第44-46页 |
| 4.3 实验设计及结果分析 | 第46-49页 |
| 4.4 本章小结 | 第49-51页 |
| 第五章 总结与展望 | 第51-53页 |
| 5.1 本文总结 | 第51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第64页 |