| 缩略词表 | 第6-7页 |
| 摘要 | 第7-10页 |
| ABSTRACT | 第10-13页 |
| 第1章 前言 | 第14-31页 |
| 1.1 流式细胞术简介 | 第14-16页 |
| 1.1.1 流式细胞术发展简介 | 第14页 |
| 1.1.2 流式细胞术基本原理 | 第14-16页 |
| 1.2 流式细胞仪数据 | 第16-19页 |
| 1.2.1 流式数据产生的基本过程 | 第16-17页 |
| 1.2.2 流式数据的存储与显示 | 第17-19页 |
| 1.3 流式数据的人工设门方法 | 第19-23页 |
| 1.3.1 人工设门方法介绍 | 第19-21页 |
| 1.3.2 人工设门方法的缺点 | 第21-23页 |
| 1.4 流式数据的自动设门 | 第23-28页 |
| 1.4.1 流式数据自动设门软件 | 第23-25页 |
| 1.4.2 流式数据自动聚类算法 | 第25-27页 |
| 1.4.3 当前聚类分析存在的主要问题 | 第27-28页 |
| 1.5 本文主要工作及论文组织结构 | 第28-31页 |
| 1.5.1 本文主要工作 | 第28-29页 |
| 1.5.2 论文组织结构 | 第29-31页 |
| 第2章 偏斜t混合模型构建 | 第31-50页 |
| 2.1 混合模型的定义与解释 | 第31-33页 |
| 2.2 有限混合模型的极大似然估计及其EM算法 | 第33-38页 |
| 2.2.1 有限混合模型的极大似然估计 | 第33-35页 |
| 2.2.2 有限混合模型的EM算法 | 第35-38页 |
| 2.3 多元偏斜t分布概率密度定义 | 第38-44页 |
| 2.3.1 多元偏斜正态分布定义 | 第38-40页 |
| 2.3.2 多元t分布定义 | 第40-41页 |
| 2.3.3 多元偏斜t分布概率密度函数 | 第41-44页 |
| 2.4 多元偏斜t混合模型参数估计 | 第44-49页 |
| 2.4.1 多元偏斜t混合模型的似然函数 | 第44-45页 |
| 2.4.2 多元偏斜t混合模型参数EM算法 | 第45-47页 |
| 2.4.3 EM算法参数的初始化 | 第47-49页 |
| 2.5 本章小结 | 第49-50页 |
| 第3章 基于偏斜t混合模型的层次聚类算法 | 第50-60页 |
| 3.1 算法结构 | 第50-52页 |
| 3.2 类群数量的估计 | 第52-55页 |
| 3.2.1 数据直方图的构建 | 第53-54页 |
| 3.2.2 直方图峰数快速识别算法 | 第54-55页 |
| 3.3 结果的合并与最优选择 | 第55-59页 |
| 3.3.1 近邻测度确定 | 第56-57页 |
| 3.3.2 最优结果选择 | 第57-59页 |
| 3.4 本章小结 | 第59-60页 |
| 第4章 仿真数据对算法的评价分析 | 第60-79页 |
| 4.1 算法复杂度分析 | 第60-67页 |
| 4.1.1 影响算法时间复杂度的主要过程分析 | 第61-63页 |
| 4.1.2 影响算法时间复杂度的主要因素分析 | 第63-66页 |
| 4.1.3 本节小结 | 第66-67页 |
| 4.2 算法的有效性评价 | 第67-78页 |
| 4.2.1 评价指标 | 第67-68页 |
| 4.2.2 算法基于偏斜t混合模型识别多种形状类群的有效性评价 | 第68-71页 |
| 4.2.3 算法识别数量稀少且高度非对称分布类群的有效性评价 | 第71-75页 |
| 4.2.4 算法识别不规则形状类群的有效性评价 | 第75-77页 |
| 4.2.5 本节小结 | 第77-78页 |
| 4.3 本章小结 | 第78-79页 |
| 第5章 生物实验数据对算法的评价分析 | 第79-94页 |
| 5.1 酵母菌细胞活性分析实验数据评价算法的有效性 | 第79-84页 |
| 5.1.1 实验背景及数据 | 第79-80页 |
| 5.1.2 专家分析结果 | 第80页 |
| 5.1.3 本文算法分析结果 | 第80-82页 |
| 5.1.4 讨论分析 | 第82-84页 |
| 5.2 CD8+T细胞相对计数实验数据评价算法的有效性 | 第84-88页 |
| 5.2.1 实验背景及数据 | 第84-85页 |
| 5.2.2 专家分析结果 | 第85页 |
| 5.2.3 本文算法分析结果 | 第85-87页 |
| 5.2.4 讨论分析 | 第87-88页 |
| 5.3 B细胞NK细胞相对计数实验数据评价算法的有效性 | 第88-92页 |
| 5.3.1 实验背景及数据 | 第88-89页 |
| 5.3.2 专家分析结果 | 第89-90页 |
| 5.3.3 本文算法分析结果 | 第90-92页 |
| 5.3.4 讨论分析 | 第92页 |
| 5.4 本章小结 | 第92-94页 |
| 第6章 总结、讨论与下一步工作 | 第94-97页 |
| 参考文献 | 第97-108页 |
| 文献综述 | 第108-120页 |
| 参考文献 | 第116-120页 |
| 在学期间发表的代表性论文 | 第120-122页 |
| 1 代表性成果 | 第120-122页 |
| 1.1 发表论文 | 第120页 |
| 1.2 获得专利 | 第120页 |
| 1.3 获得软件著作权 | 第120-121页 |
| 1.4 参与科研项目 | 第121-122页 |
| 作者简介 | 第122-123页 |
| 致谢 | 第123页 |
