| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题研究的目的和意义 | 第10-11页 |
| 1.2 高维失衡数据挖掘在国内外的研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究概况 | 第13-14页 |
| 1.3 本课题研究的主要内容 | 第14-16页 |
| 1.3.1 课题来源 | 第14页 |
| 1.3.2 课题的主要研究内容 | 第14-16页 |
| 第2章 高维失衡数据挖掘问题 | 第16-27页 |
| 2.1 高维失衡数据挖掘问题概述 | 第16-17页 |
| 2.2 高维失衡数据挖掘困难的原因分析 | 第17-19页 |
| 2.2.1 高维问题影响数据挖掘的原因分析 | 第17-18页 |
| 2.2.2 失衡问题影响数据挖掘的原因分析 | 第18-19页 |
| 2.3 解决高维失衡数据挖掘的主要方法 | 第19-22页 |
| 2.3.1 解决高维问题的主要方法 | 第19-21页 |
| 2.3.2 解决失衡问题的主要方法 | 第21-22页 |
| 2.4 失衡数据集分类性能评价指标 | 第22-26页 |
| 2.5 本章小结 | 第26-27页 |
| 第3章 基于SNR与DBSCAN的高维失衡数据重采样方法 | 第27-34页 |
| 3.1 基于SNR的数据高维属性处理方法 | 第27-30页 |
| 3.1.1 信号噪声比SNR | 第27-28页 |
| 3.1.2 基于SNR算法的特征选择方法 | 第28-30页 |
| 3.2 基于SNR的DBSCAN簇边界采样方法 | 第30-33页 |
| 3.2.1 基于DBSCAN算法的簇边界采样方法 | 第30-31页 |
| 3.2.2 基于SNR与DBSCAN的采样方法算法描述 | 第31-33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-34页 |
| 第4章 基于Relief与SOM的高维失衡数据重采样方法 | 第34-42页 |
| 4.1 Relief降维算法 | 第34-35页 |
| 4.2 自组织映射SOM | 第35-38页 |
| 4.3 基于SOM的重采样方法 | 第38-41页 |
| 4.3.1 基于数据生成技术的采样方法 | 第38-39页 |
| 4.3.2 基于SOM的下采样方法 | 第39-40页 |
| 4.3.3 基于SOM的下采样方法算法描述 | 第40-41页 |
| 4.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第5章 高维失衡数据处理方法在DNA微阵列中的应用 | 第42-50页 |
| 5.1 DNA微阵列 | 第42-44页 |
| 5.1.1 DNA微阵列概述 | 第42-43页 |
| 5.1.2 KRBD实验数据 | 第43-44页 |
| 5.2 基于SNR与DBSCAN采样方法的验证与分析 | 第44-47页 |
| 5.2.1 实验设计与结果 | 第44-46页 |
| 5.2.2 实验结果分析 | 第46-47页 |
| 5.3 基于Relief与SOM采样方法的验证与分析 | 第47-49页 |
| 5.3.1 实验设计与结果 | 第47-48页 |
| 5.3.2 实验结果分析 | 第48-49页 |
| 5.4 本章小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
