| 提要 | 第1-6页 |
| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-14页 |
| 第1章 绪论 | 第14-24页 |
| ·研究背景和意义 | 第14-15页 |
| ·国内外研究现状及评述 | 第15-21页 |
| ·研究内容与主要工作 | 第21-22页 |
| ·论文组织结构 | 第22-24页 |
| 第2章 相关知识介绍 | 第24-38页 |
| ·特征选择 | 第24-29页 |
| ·特征选择的过程 | 第25-26页 |
| ·搜索策略 | 第26-27页 |
| ·评估标准 | 第27-29页 |
| ·信息论和信息度量 | 第29-35页 |
| ·信息熵的定义 | 第30-32页 |
| ·互信息、条件互信息和联合互信息 | 第32-33页 |
| ·信息度量标准简述 | 第33-35页 |
| ·联盟博弈理论 | 第35-37页 |
| ·联盟博弈模型 | 第36页 |
| ·联盟博弈的解 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第3章 基于 Banzhaf 权利指数的特征评估及选择算法 | 第38-56页 |
| ·引言 | 第38-39页 |
| ·相关性分析方法 | 第39-40页 |
| ·基于 BANZHAF 权利指数的特征评估算法 | 第40-43页 |
| ·Banzhaf 权利指数 | 第40-41页 |
| ·特征评估算法 | 第41-43页 |
| ·计算复杂度优化 | 第43页 |
| ·特征选择过程 | 第43-46页 |
| ·实验结果和分析 | 第46-55页 |
| ·数据集及实验设置 | 第46-48页 |
| ·实验结果及分析 | 第48-54页 |
| ·讨论 | 第54-55页 |
| ·本章小结 | 第55-56页 |
| 第4章 基于 Shapley 值的特征选择算法优化方法 | 第56-74页 |
| ·引言 | 第56-57页 |
| ·相关、依赖和冗余性度量方法 | 第57-58页 |
| ·SHAPLEY 值 | 第58-59页 |
| ·基于 SHAPLEY 值的特征评估算法 | 第59-62页 |
| ·特征选择算法优化过程 | 第62-63页 |
| ·实验结果和分析 | 第63-72页 |
| ·数据集及实验设置 | 第64-65页 |
| ·实验结果及分析 | 第65-72页 |
| ·本章小结 | 第72-74页 |
| 第5章 基于动态相关的特征选择算法及其生物学应用 | 第74-98页 |
| ·引言 | 第74-76页 |
| ·基于动态加权的特征选择算法 | 第76-85页 |
| ·相关率定义 | 第76-78页 |
| ·特征选择算法 | 第78-79页 |
| ·实验设计 | 第79-80页 |
| ·实验结果和分析 | 第80-83页 |
| ·讨论 | 第83-85页 |
| ·基于动态相关性分析的基因选择算法 | 第85-97页 |
| ·相关工作 | 第85-86页 |
| ·基因相关性分析 | 第86-88页 |
| ·基因选择过程 | 第88-89页 |
| ·实验结果与分析 | 第89-94页 |
| ·基因集合富集分析 | 第94-95页 |
| ·讨论 | 第95-97页 |
| ·本章小结 | 第97-98页 |
| 第6章 总结与展望 | 第98-100页 |
| ·总结 | 第98-99页 |
| ·未来工作 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-112页 |
| 作者简介及在学期间所取得的科研结果 | 第112-114页 |
| 致谢 | 第114页 |