| 摘 要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-7页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| ·本文研究的背景 | 第7-8页 |
| ·国内外研究现状 | 第8-11页 |
| ·目前有关神经网络集成研究的主要内容 | 第11-12页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第12-13页 |
| 2 人工神经网络理论 | 第13-22页 |
| ·人工神经网络简介 | 第13-14页 |
| ·感知器 | 第14-16页 |
| ·前馈神经网络 | 第16-17页 |
| ·反向传播算法 | 第17-21页 |
| ·小结 | 第21-22页 |
| 3 神经网络集成的负相关学习法 | 第22-29页 |
| ·负相关学习法的基本概念 | 第22-25页 |
| ·偏差-方差-协方差间的折衷 | 第25-26页 |
| ·改进的负相关学习法 | 第26-28页 |
| ·小结 | 第28-29页 |
| 4 基于负相关学习法的基因表达分析系统(GeneNcl)设计 | 第29-41页 |
| ·基因表达数据 | 第29-31页 |
| ·系统模型 | 第31-32页 |
| ·系统核心数据结构 | 第32-37页 |
| ·基因表达数据预处理 | 第37-40页 |
| ·小结 | 第40-41页 |
| 5 GeneNcl系统在基因表达数据分析中的应用 | 第41-46页 |
| ·实验数据介绍 | 第41-42页 |
| ·实验设计 | 第42-43页 |
| ·实验结果分析 | 第43-45页 |
| ·小结 | 第45-46页 |
| 结 论 | 第46-48页 |
| 致 谢 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 附录1 攻读学位期间发表的论文目录 | 第53页 |