基于SVM的化合物致突变性分类预测系统的研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 绪论 | 第13-17页 |
| 0.1 系统开发背景及意义 | 第13-14页 |
| 0.2 研究现状 | 第14-15页 |
| 0.3 主要研究内容及组织结构 | 第15-17页 |
| 0.3.1 主要研究内容 | 第15页 |
| 0.3.2 本文的组织结构 | 第15-17页 |
| 第1章 相关技术介绍 | 第17-29页 |
| 1.1 Eclipse软件工具 | 第17页 |
| 1.2 MySQL数据库 | 第17-18页 |
| 1.3 Tomcat服务器 | 第18页 |
| 1.4 Spring MVC框架 | 第18-19页 |
| 1.5 特征选择算法 | 第19-21页 |
| 1.5.1 信息增益 | 第19-20页 |
| 1.5.2 CFS | 第20-21页 |
| 1.5.3 Relief | 第21页 |
| 1.6 支持向量机 | 第21-26页 |
| 1.6.1 线性支持向量分类机 | 第22-24页 |
| 1.6.2 非线性支持向量分类机 | 第24-26页 |
| 1.7 AdaboostM1 | 第26-28页 |
| 1.8 本章小结 | 第28-29页 |
| 第2章 系统需求分析 | 第29-44页 |
| 2.1 功能需求 | 第29-42页 |
| 2.1.1 数据字典 | 第30-32页 |
| 2.1.2 数据处理 | 第32-35页 |
| 2.1.3 预测分类 | 第35-38页 |
| 2.1.4 结果分析 | 第38-39页 |
| 2.1.5 系统管理 | 第39-41页 |
| 2.1.6 个人信息 | 第41-42页 |
| 2.2 非功能性需求 | 第42-43页 |
| 2.3 本章小结 | 第43-44页 |
| 第3章 系统设计与实现 | 第44-72页 |
| 3.1 系统架构设计 | 第44-45页 |
| 3.2 系统模块设计 | 第45-64页 |
| 3.2.1 数据处理模块 | 第45-49页 |
| 3.2.2 预测分类模块 | 第49-54页 |
| 3.2.3 结果分析模块 | 第54-57页 |
| 3.2.4 系统管理模块 | 第57-61页 |
| 3.2.5 个人信息模块 | 第61-64页 |
| 3.3 系统数据库设计 | 第64-70页 |
| 3.3.1 数据关系设计 | 第64-65页 |
| 3.3.2 数据表设计 | 第65-70页 |
| 3.4 系统部署 | 第70-71页 |
| 3.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第4章 系统关键技术实现 | 第72-84页 |
| 4.1 化合物特征计算 | 第72-74页 |
| 4.1.1 数据集 | 第72-73页 |
| 4.1.2 化合物特征计算 | 第73-74页 |
| 4.2 数据集处理 | 第74-76页 |
| 4.2.1 样本处理 | 第74页 |
| 4.2.2 缺失值处理 | 第74-75页 |
| 4.2.3 规范化处理 | 第75-76页 |
| 4.3 特征子集选择 | 第76-78页 |
| 4.4 SVM预测分类模型实现 | 第78-81页 |
| 4.4.1 参数优化 | 第78-79页 |
| 4.4.2 预测模型 | 第79-81页 |
| 4.5 迭代提升算法 | 第81-82页 |
| 4.6 预测模型的对比 | 第82-83页 |
| 4.7 本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 系统测试 | 第84-91页 |
| 5.1 测试原理 | 第84-85页 |
| 5.2 测试环境 | 第85页 |
| 5.3 测试用例 | 第85-90页 |
| 5.3.1 功能测试 | 第85-89页 |
| 5.3.2 预测准确度测试 | 第89页 |
| 5.3.3 性能测试 | 第89-90页 |
| 5.3.4 稳定性测试 | 第90页 |
| 5.4 测试结果 | 第90页 |
| 5.5 本章小结 | 第90-91页 |
| 第6章 总结与展望 | 第91-93页 |
| 6.1 总结 | 第91页 |
| 6.2 展望 | 第91-93页 |
| 致谢 | 第93-94页 |
| 参考文献 | 第94-96页 |
