色谱指纹数据处理算法研究及应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-10页 |
| ·代谢组学色谱分析技术 | 第8页 |
| ·数据挖掘 | 第8-9页 |
| ·本文主要工作 | 第9-10页 |
| 2 代谢组学色谱指纹数据分析技术 | 第10-16页 |
| ·统计学方法 | 第10-11页 |
| ·无监督数据挖掘技术 | 第11-12页 |
| ·聚类 | 第11-12页 |
| ·主成份分析 | 第12页 |
| ·有监督数据挖掘技术 | 第12-15页 |
| ·分类 | 第12-13页 |
| ·分类器融合 | 第13-14页 |
| ·特征选择 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 3 烟草色谱指纹数据处理算法 | 第16-38页 |
| ·植物代谢组学简介 | 第16页 |
| ·研究问题背景介绍 | 第16-17页 |
| ·贵州不同区域烤烟中重要致香成分色谱指纹图谱软件 | 第17-22页 |
| ·TDFPAS系统体系结构 | 第17-18页 |
| ·TDFPAS系统功能 | 第18-22页 |
| ·数据融合技术去除初烤烟叶年份差异 | 第22-36页 |
| ·数据融合技术 | 第22-24页 |
| ·DF-SHTLS数据融合算法 | 第24-25页 |
| ·样本数据信息 | 第25页 |
| ·年份差异影响检测 | 第25-28页 |
| ·去除年份差异效果对比 | 第28-29页 |
| ·分类性能对比 | 第29-30页 |
| ·数据融合特征分析 | 第30-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 4 数据挖掘算法在时间序列色谱数据分析中的应用 | 第38-49页 |
| ·基于色谱指纹数据的代谢组学时间序列问题简介 | 第38页 |
| ·时间序列决策树及随机森林在时间序列问题上的应用 | 第38-42页 |
| ·时间序列决策树 | 第39-41页 |
| ·时间序列随机森林 | 第41-42页 |
| ·时间序列规律性变化评价指标 | 第42-45页 |
| ·时间序列规律性变化度量 | 第42-43页 |
| ·时间序列标准化 | 第43-44页 |
| ·M-决策树和M-随机森林 | 第44-45页 |
| ·蚕蛹时间序列问题 | 第45-46页 |
| ·分类性能对比 | 第46-47页 |
| ·时间序列变化趋势分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-49页 |
| 结论 | 第49-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
