基于粒子对和极值优化的基因聚类混合算法研究
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·本文的研究背景和意义 | 第9-10页 |
| ·基因表达数据聚类分析的研究现状 | 第10-12页 |
| ·本文的章节结构安排 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 生物信息学与基因表达数据聚类分析 | 第13-21页 |
| ·生物信息学概述 | 第13-15页 |
| ·生物信息学的产生和发展 | 第13页 |
| ·生物信息学的基础 | 第13-14页 |
| ·生物信息学的研究对象 | 第14-15页 |
| ·生物信息数据库 | 第15页 |
| ·生物信息学的研究意义 | 第15页 |
| ·基因表达数据的获得与表示 | 第15-18页 |
| ·基因芯片技术 | 第15-16页 |
| ·基因表达数据表示 | 第16-17页 |
| ·基因表达数据的预处理分析 | 第17-18页 |
| ·基因表达数据聚类分析 | 第18-20页 |
| ·聚类分析概述 | 第18页 |
| ·相似性度量准则 | 第18-19页 |
| ·基因聚类结果的评价 | 第19-20页 |
| ·基因表达数据集 | 第20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基因表达数据聚类算法 | 第21-31页 |
| ·K-means算法 | 第21页 |
| ·层次聚类算法 | 第21-22页 |
| ·粒子群聚类算法 | 第22-25页 |
| ·标准粒子群算法 | 第22-25页 |
| ·粒子群聚类算法 | 第25页 |
| ·粒子对算法 | 第25-30页 |
| ·基本原理 | 第25-26页 |
| ·粒子结构和进化公式 | 第26-27页 |
| ·与传统粒子群算法的差异 | 第27-28页 |
| ·粒子对算法聚类分析 | 第28-29页 |
| ·聚类中心的更新过程 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第4章 基本极值优化算法的原理 | 第31-34页 |
| ·极值优化算法的基本原理 | 第31页 |
| ·基本极值优化算法的实现 | 第31-33页 |
| ·极值优化算法的特点 | 第33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 基于改进粒子对算法的基因聚类研究 | 第34-49页 |
| ·基本粒子对算法存在的问题 | 第34-35页 |
| ·改进的粒子对算法 | 第35-41页 |
| ·实验比较 | 第41-46页 |
| ·实验数据及算法参数设置 | 第41-42页 |
| ·实验结果比较 | 第42-46页 |
| ·初始粒子解质量比较 | 第42-43页 |
| ·精英粒子解质量比较 | 第43-44页 |
| ·改进算法的聚类结果比较 | 第44-46页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第46-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 第6章 基于粒子对和极值优化的基因聚类混合算法 | 第49-59页 |
| ·新的混合算法PPO-EO | 第49-53页 |
| ·混合算法PPO-EO的流程图 | 第53-54页 |
| ·实验比较 | 第54-57页 |
| ·实验数据及算法参数设置 | 第54页 |
| ·实验结果比较 | 第54-57页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第57-58页 |
| ·本章小结 | 第58-59页 |
| 第7章 本文总结与展望 | 第59-61页 |
| ·本文的总结 | 第59页 |
| ·研究展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-66页 |
| 攻读硕士期间的科研情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
