粒子群算法的改进及其在基因表达数据聚类中的应用
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景及意义 | 第10-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-15页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·本文的组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 标准粒子群优化算法 | 第17-24页 |
| ·进化算法及分类 | 第17-18页 |
| ·标准粒子群优化算法 | 第18-20页 |
| ·算法简介 | 第19页 |
| ·与其他算法的异同 | 第19-20页 |
| ·标准粒子群算法的理论分析 | 第20-23页 |
| ·粒子运动轨迹的分析 | 第21-22页 |
| ·粒子运动轨迹的影响因素 | 第22-23页 |
| ·本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 基于粒子成长阶段的粒子群算法 | 第24-38页 |
| ·标准粒子群优化算法的收敛速度问题 | 第24-25页 |
| ·算法改进的出发点 | 第25-26页 |
| ·基于粒子成长阶段的粒子群优化算法 | 第26-32页 |
| ·算法设计 | 第26-28页 |
| ·算法分析 | 第28-32页 |
| ·实例验证 | 第32-36页 |
| ·测试函数 | 第32-33页 |
| ·实验结果 | 第33-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 基于双重变异的粒子群算法 | 第38-50页 |
| ·标准粒子群优化算法的早熟问题 | 第38-39页 |
| ·基于双重变异的粒子群算法 | 第39-45页 |
| ·算法设计 | 第39-42页 |
| ·算法分析 | 第42-45页 |
| ·实例验证 | 第45-49页 |
| ·测试函数 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第5章 粒子群算法在基因数据聚类中的应用 | 第50-62页 |
| ·基因芯片技术 | 第50-51页 |
| ·基因聚类分析 | 第51-54页 |
| ·主要聚类方法 | 第51-54页 |
| ·粒子群算法在基因聚类中的应用 | 第54-61页 |
| ·动态聚类算法思想 | 第54-55页 |
| ·聚类算法设计 | 第55-56页 |
| ·动态聚类模型实现 | 第56-57页 |
| ·酵母菌基因表达数据聚类 | 第57-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-69页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第69-70页 |
| 致谢 | 第70-71页 |
| 作者简介 | 第71页 |
