| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·基因表达数据聚类分析的意义 | 第7-8页 |
| ·基因表达数据聚类分析的研究现状 | 第8-9页 |
| ·本文的章节安排 | 第9页 |
| ·本章小结 | 第9-10页 |
| 第二章 基因表达数据聚类分析 | 第10-16页 |
| ·基因表达数据的获得与表示 | 第10-13页 |
| ·基因芯片技术 | 第10-11页 |
| ·基因表达矩阵 | 第11-12页 |
| ·基因表达数据集 | 第12-13页 |
| ·聚类分析 | 第13-15页 |
| ·聚类分析概述 | 第13页 |
| ·相似性度量 | 第13-14页 |
| ·聚类结果外部评价：Rand 指数 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第三章 聚类和优化算法 | 第16-28页 |
| ·传统聚类算法 | 第16-20页 |
| ·层次聚类 | 第16-18页 |
| ·K-means 算法 | 第18-19页 |
| ·自组织映射算法 | 第19-20页 |
| ·模糊聚类算法 | 第20-22页 |
| ·优化算法 | 第22-27页 |
| ·遗传算法 | 第22-23页 |
| ·微粒群优化算法 | 第23-25页 |
| ·具有量子行为的微粒群优化算法 | 第25-27页 |
| ·本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 几种基因聚类算法在基因聚类中的应用 | 第28-44页 |
| ·QPSO 基因聚类算法与PSO、K-MEANS、KP、KQ 在基因聚类中的比较 | 第28-34页 |
| ·QPSO 基因聚类算法 | 第28-30页 |
| ·K-means 聚类算法 | 第30-31页 |
| ·PSO 聚类算法 | 第31-32页 |
| ·KPSO 和KQPSO 混合基因聚类算法 | 第32页 |
| ·实验结果与分析 | 第32-34页 |
| ·QPSO 基因聚类算法与FGKA 算法在基因聚类中的比较 | 第34-39页 |
| ·FGKA(Faster Genetic K-means Alogrithm)简介 | 第34-35页 |
| ·FGKA 基因聚类算法 | 第35-37页 |
| ·实验结果与分析 | 第37-39页 |
| ·QPSO 与DGQPSO 基因聚类算法的比较 | 第39-43页 |
| ·DGQPSO 聚类算法 | 第39-41页 |
| ·DGQPSO 基因聚类算法 | 第41-42页 |
| ·实验结果与分析 | 第42-43页 |
| ·本章小结 | 第43-44页 |
| 第五章 基因聚类软件系统 | 第44-56页 |
| ·引言 | 第44页 |
| ·需求分析 | 第44-45页 |
| ·各个模块功能 | 第45-55页 |
| ·载入数据 | 第45-46页 |
| ·数据预处理 | 第46-50页 |
| ·聚类分析 | 第50-53页 |
| ·结果评价与输出 | 第53-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| ·本文总结 | 第56页 |
| ·展望 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-62页 |
| 附录：作者在攻读硕士学位期间发表的论文 | 第62页 |
