| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-9页 |
| 第一章 绪论 | 第9-21页 |
| ·研究背景与意义 | 第9-10页 |
| ·改性生物吸附重金属的研究现状 | 第10-12页 |
| ·传统技术处理重金属离子 | 第10-11页 |
| ·生物吸附法处理重金属的研究现状 | 第11页 |
| ·麦糟吸附法处理重金属的研究现状 | 第11-12页 |
| ·QSAR研究进展 | 第12-18页 |
| ·数据收集 | 第12-13页 |
| ·描述符计算 | 第13-14页 |
| ·描述符筛选 | 第14页 |
| ·模型建立 | 第14-17页 |
| ·模型评价 | 第17-18页 |
| ·论文主要内容与章节安排 | 第18-21页 |
| 第二章 特征筛选技术 | 第21-31页 |
| ·特征选择理论 | 第21-26页 |
| ·遗传算法 | 第22-24页 |
| ·启发式方法 | 第24页 |
| ·逐步回归法 | 第24页 |
| ·低秩打分 | 第24-26页 |
| ·特征提取理论 | 第26-30页 |
| ·主成分分析 | 第26-27页 |
| ·流形学习 | 第27-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于机器学习的改性麦糟吸附重金属离子模型研究 | 第31-41页 |
| ·麦糟官能团吸附重金属离子机理 | 第31-33页 |
| ·化学方法改性麦糟实验 | 第33页 |
| ·基于机器学习的吸附模型 | 第33-39页 |
| ·数据收集与预处理 | 第33-34页 |
| ·模型选择 | 第34-36页 |
| ·模型结果与分析 | 第36-39页 |
| ·本章小结 | 第39-41页 |
| 第四章 基于特征选择的改性麦糟吸附重金属QSAR模型 | 第41-59页 |
| ·数据准备 | 第41-48页 |
| ·改性麦糟成分 | 第41-46页 |
| ·基于矩阵补全的实验数据恢复 | 第46-48页 |
| ·算法模型 | 第46-48页 |
| ·数据补全 | 第48页 |
| ·描述符计算 | 第48页 |
| ·基于特征选择方法的描述符筛选 | 第48-52页 |
| ·基于逐步回归的描述符选择 | 第49-51页 |
| ·基于低秩打分的描述符选择 | 第51-52页 |
| ·基于特征选择的改进型QSAR模型 | 第52-57页 |
| ·支持向量回归机模型 | 第53-55页 |
| ·偏最小二乘模型 | 第55-57页 |
| ·模型总结 | 第57页 |
| ·本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 基于特征提取的改性麦糟吸附重金属QSAR模型 | 第59-71页 |
| ·主成分分析的特征提取 | 第59-60页 |
| ·流形学习的特征提取 | 第60-65页 |
| ·流形学习的参数选择 | 第62-64页 |
| ·基于ISOMAP的特征提取 | 第64页 |
| ·基于LLE的特征提取 | 第64-65页 |
| ·基于特征提取的改进型QSAR模型 | 第65-70页 |
| ·支持向量回归机模型 | 第65-67页 |
| ·偏最小二乘法模型 | 第67-69页 |
| ·模型分析 | 第69-70页 |
| ·本章小结 | 第70-71页 |
| 第六章 总结与展望 | 第71-73页 |
| ·总结 | 第71-72页 |
| ·展望 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-77页 |
| 附录 | 第77-79页 |
| 附表一:PAM改性实验数据(略) | 第77页 |
| 附表二:无机改性实验数据(略) | 第77页 |
| 附表三:有机改性数据(略) | 第77页 |
| 附表四:符号对照表 | 第77-79页 |
| 致谢 | 第79-80页 |
| 攻读学位期间发表论文 | 第80-81页 |
