| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| ·研究背景及研究意义 | 第11-12页 |
| ·研究背景 | 第11-12页 |
| ·研究意义 | 第12页 |
| ·国内外现状 | 第12-15页 |
| ·基因微阵列数据分析的研究现状 | 第12-13页 |
| ·特征选择算法的研究现状 | 第13-15页 |
| ·论文的主要内容及安排 | 第15-17页 |
| ·论文的主要内容 | 第15-16页 |
| ·论文的主要安排 | 第16-17页 |
| 第二章 基于搜索策略的特征辨识算法研究分析 | 第17-21页 |
| ·引言 | 第17页 |
| ·基于非随机搜索的特征选择算法 | 第17-18页 |
| ·t-test | 第17页 |
| ·SVMRFE | 第17-18页 |
| ·基于随机搜索的特征选择算法 | 第18-20页 |
| ·模拟退火 | 第18-19页 |
| ·遗传算法 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第三章 基于启发式搜索的生物特征辨识算法 | 第21-29页 |
| ·引言 | 第21页 |
| ·基于 MONTE CARLO 的特征选择算法 | 第21-23页 |
| ·基于信息熵的决策树 | 第21-22页 |
| ·MC 算法原理 | 第22-23页 |
| ·MC 算法性能分析 | 第23-24页 |
| ·PTPR 算法 | 第24-28页 |
| ·PTPR 算法原理 | 第24-26页 |
| ·PTPR 算法的变量排名判别标准 | 第26-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第四章 基于启发式搜索的生物特征辨识算法的性能分析—统计分析 | 第29-54页 |
| ·引言 | 第29页 |
| ·数据 | 第29-30页 |
| ·实验参数设计 | 第30-31页 |
| ·稳定性分析 | 第31-36页 |
| ·基因排名的收敛性分析 | 第31-33页 |
| ·基因重复率分析 | 第33-36页 |
| ·分类率分析 | 第36-47页 |
| ·PTPR 和 MC 分类率比较 | 第36-41页 |
| ·PTPR 和 MC 分类率显著性分析 | 第41-42页 |
| ·PTPR 与其它特征选择算法比较 | 第42-47页 |
| ·AUC 分析 | 第47-52页 |
| ·本章小结 | 第52-54页 |
| 第五章 基于启发式搜索的生物特征辨识算法的性能分析 —生物意义分析 | 第54-58页 |
| ·引言 | 第54-55页 |
| ·NCBI 数据库 | 第54页 |
| ·Genecards 数据库 | 第54-55页 |
| ·GO 数据库 | 第55页 |
| ·OVARIAN 特征基因的生物意义 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第六章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-66页 |
| 附录 | 第66-79页 |
| 作者硕士期间发表的学术论文及参加的科研项目 | 第79页 |