| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| ·生物信息学 | 第10-11页 |
| ·基因表达数据 | 第11-13页 |
| ·基因芯片 | 第11-12页 |
| ·基因表达数据的表示 | 第12页 |
| ·基因表达数据对生物信息学的意义 | 第12-13页 |
| ·基因表达数据挖掘 | 第13-14页 |
| ·论文的主要工作 | 第14-15页 |
| ·论文组织 | 第15-16页 |
| 第二章 基因表达数据挖掘技术 | 第16-27页 |
| ·数据挖掘技术 | 第16页 |
| ·数据挖掘的对象及主要任务 | 第16-17页 |
| ·数据挖掘在基因表达数据分析中的应用 | 第17-27页 |
| ·聚类分析 | 第17-19页 |
| ·双向聚类 | 第19-25页 |
| ·关联规则及其在基因表达数据挖掘分析中的应用 | 第25-27页 |
| 第三章 基因表达数据的确定性双向聚类 | 第27-40页 |
| ·问题描述 | 第27页 |
| ·相关工作 | 第27-29页 |
| ·蚁群算法 | 第29-32页 |
| ·蚁群算法的基本原理 | 第29-31页 |
| ·蚁群算法模型 | 第31-32页 |
| ·ACA-BICLUSTERING 算法的主要思想 | 第32-33页 |
| ·基于蚁群算法的双向聚类模型 | 第33-36页 |
| ·概率公式的选择 | 第34-35页 |
| ·启发式公式的选择 | 第35页 |
| ·信息素的更新公式 | 第35页 |
| ·聚类结果评价公式 | 第35-36页 |
| ·对K 个初始聚类的质量改进框架 | 第36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 基因表达数据的不确定性双向聚类 | 第40-52页 |
| ·相关工作 | 第40-41页 |
| ·确定性双向聚类问题的基本概念 | 第41-42页 |
| ·基于确定的双向聚类模型的算法 | 第42-47页 |
| ·两列数据的聚类求取 | 第42-44页 |
| ·剪枝策略 | 第44页 |
| ·合并聚类 | 第44-47页 |
| ·实验结果与分析 | 第47-48页 |
| ·算法执行分析 | 第47页 |
| ·实验结果及分析 | 第47-48页 |
| ·增量数据的聚类 | 第48-51页 |
| ·算法思想 | 第48-49页 |
| ·实验结果 | 第49-51页 |
| ·本章小节 | 第51-52页 |
| 第五章 基因表达数据的频繁模式的挖掘 | 第52-62页 |
| ·问题描述 | 第52-53页 |
| ·相关工作 | 第53页 |
| ·基因表达数据和混合搜索树 | 第53-56页 |
| ·基因表达数据 | 第53-54页 |
| ·行集、项目集混合搜索树 | 第54-56页 |
| ·EMHCP 算法 | 第56-60页 |
| ·算法的思路 | 第56-57页 |
| ·剪枝策略 | 第57-58页 |
| ·EMHCP 算法的框架 | 第58-60页 |
| ·实验结果及分析 | 第60-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 结论 | 第62-65页 |
| ·本文的主要研究成果 | 第62-63页 |
| ·未来的研究方向 | 第63-65页 |
| 参考文献 | 第65-73页 |
| 致谢 | 第73-74页 |
| 攻读学位期间发表学术论文目录 | 第74页 |
| 攻读学位期间参与科研项目 | 第74页 |