| 中文摘要 | 第1-11页 |
| 英文摘要 | 第11-16页 |
| 第一章 心电信号时间序列自适应ICA-EEMD-WS算法及其在非入侵式胎儿心电图分离及去噪中的应用 | 第16-40页 |
| ·背景综述 | 第16-19页 |
| ·心电信号时间序列自适应ICA-EEMD-WS统计计算模型 | 第19-29页 |
| ·ICA,EEMD和WS算法综述 | 第19-21页 |
| ·新的IMF统计假设检验 | 第21-26页 |
| ·ICA-EEMD-WS算法 | 第26-27页 |
| ·算法评价指标 | 第27-29页 |
| ·ICA-EEMD-WS在FECG信号分离和去噪中的应用 | 第29-39页 |
| ·数据来源 | 第29-31页 |
| ·实验设计 | 第31-32页 |
| ·FastICA算法的分离效果 | 第32页 |
| ·EEMD-WS算法的去噪效果 | 第32-38页 |
| ·算法效果讨论 | 第38-39页 |
| ·本章结论 | 第39-40页 |
| 第二章 基于Marple算法和小波包变换的模式识别算法及其在真核生物DNA序列蛋白质编码区识别中的应用 | 第40-61页 |
| ·背景综述 | 第40-43页 |
| ·基于Marple算法和小波包变换的模式识别算法 | 第43-52页 |
| ·DNA序列的数值映射表示 | 第43-45页 |
| ·利用FIR带通滤波器强化DNA数值序列的周期三特性 | 第45-46页 |
| ·利用Marple算法进行自回归谱估计 | 第46-48页 |
| ·利用Marple算法提取周期三信号成分 | 第48-49页 |
| ·小波包变换去噪 | 第49-50页 |
| ·阈值的选择 | 第50页 |
| ·核苷酸水平上的算法评价标准 | 第50-52页 |
| ·Marple-WPT算法在蛋白质编码区识别中的应用 | 第52-55页 |
| ·数据来源 | 第52-53页 |
| ·算法结果和讨论 | 第53-55页 |
| ·本章结论 | 第55-61页 |
| 第三章 基于非序列比对的支持向量机和决策森林算法及其在病毒预测中的应用研究 | 第61-96页 |
| ·背景综述 | 第61-63页 |
| ·基于非序列比对的支持向量机和决策森林分类算法 | 第63-75页 |
| ·非序列比对DNA序列数值化及特征提取 | 第64-68页 |
| ·变量选择 | 第68页 |
| ·网格搜索参数寻优二分类支持向量机 | 第68-70页 |
| ·多分类随机森林算法 | 第70-72页 |
| ·综合算法流程图 | 第72-73页 |
| ·算法评价指标 | 第73-75页 |
| ·SVM-RF分类算法在病毒序列识别中的应用 | 第75-94页 |
| ·数据来源与试验设计 | 第75-79页 |
| ·算法实施 | 第79-81页 |
| ·分类结果 | 第81-88页 |
| ·结果讨论 | 第88-94页 |
| ·本章结论 | 第94-96页 |
| 第四章 Meta分析在酒精依赖症与神经肽Y基因多态性关联方面的应用研究 | 第96-127页 |
| ·背景综述 | 第96-104页 |
| ·酒精依赖症 | 第96-97页 |
| ·神经肽Y基因多态性与酒精依赖症 | 第97页 |
| ·NPY基因多态性与酒精依赖症 | 第97-102页 |
| ·Meta分析及其应用 | 第102-103页 |
| ·本章框架 | 第103-104页 |
| ·Meta分析基本方法 | 第104-110页 |
| ·Meta分析概述 | 第104页 |
| ·Meta分析基本步骤 | 第104-106页 |
| ·数据收集阶段 | 第106页 |
| ·数据分析阶段 | 第106-110页 |
| ·酒精依赖症NPY基因多态性的Meta分析 | 第110-122页 |
| ·数据采集及质量评估 | 第110-111页 |
| ·Hardy-Weinberg equilibrium检验及等位基因频率估计 | 第111页 |
| ·异质性检验与模型选择 | 第111-122页 |
| ·发表偏倚检验 | 第122页 |
| ·本章结论 | 第122-127页 |
| 第五章 研究总结 | 第127-131页 |
| ·研究概述 | 第127-128页 |
| ·不足之处及原因分析 | 第128-130页 |
| ·论文改进方案 | 第130-131页 |
| 附录 | 第131-143页 |
| 参考文献 | 第143-162页 |
| 发表论文和科研项目 | 第162-163页 |
| 致谢 | 第163-164页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第164页 |
