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基于进化计算的最大相似双聚类分析及其应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
目录第8-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-20页
    1.1 研究背景与意义第12-13页
    1.2 国内外研究现状第13-18页
        1.2.1 基因表达数据研究现状第13-17页
        1.2.2 基因表达数据的双聚类算法研究现状第17-18页
    1.3 论文主要工作第18-19页
    1.4 论文结构安排第19-20页
第2章 基因表达数据的双聚类算法第20-34页
    2.1 双聚类模型第20-23页
        2.1.1 双聚类的概念第20-21页
        2.1.2 双聚类的类型第21-22页
        2.1.3 双聚类的结构第22-23页
    2.2 双聚算法研究第23-26页
        2.2.1 双聚类算法的搜索策略第23-24页
        2.2.2 CC 算法第24-25页
        2.2.3 ISA 算法第25页
        2.2.4 CTWC 算法第25页
        2.2.5 SAMBA 算法第25-26页
    2.3 基于进化计算的双聚类算法第26-32页
        2.3.1 进化计算第26-27页
        2.3.2 基于进化计算的双聚类算法模型第27-31页
        2.3.3 基于进化双聚类算法的改进方向第31-32页
    2.4 基因表达双聚类算法的应用第32-33页
    2.5 小结第33-34页
第3章 基于进化计算的最大相似双聚类第34-47页
    3.1 最大相似双聚类算法第34-40页
        3.1.1 基因之间的相似得分第34-35页
        3.1.2 双聚类相似得分第35-36页
        3.1.3 MSBE 算法第36-39页
        3.1.4 加法双聚类第39-40页
    3.2 条件选择第40-41页
    3.3 基于进化计算的最大相似双聚类模型第41-42页
    3.4 基于进化计算的最大相似双聚类实现第42-46页
        3.4.1 最优个体搜索实现步骤第43-45页
        3.4.2 加法双聚类搜索实现步骤第45-46页
    3.5 小结第46-47页
第4章 进化双聚类算法的应用第47-55页
    4.1 模拟数据第47-50页
        4.1.1 数据集的创建第47-48页
        4.1.2 算法评价指标第48页
        4.1.3 参数设置第48页
        4.1.4 实验结果与分析第48-50页
    4.2 酵母菌数据第50-54页
        4.2.1 数据集的创建第50页
        4.2.2 算法评价指标第50-51页
        4.2.3 参数设置第51页
        4.2.4 实验结果与分析第51-54页
    4.3 癌症数据第54页
    4.4 小结第54-55页
结论第55-57页
参考文献第57-62页
附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目第62-63页
致谢第63页

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