基因微阵列缺失点估计方法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| ·研究背景与意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-13页 |
| ·传统处理手段 | 第11页 |
| ·基于全局特征的方法 | 第11页 |
| ·基于局部特征的方法 | 第11-13页 |
| ·混合类的方法 | 第13页 |
| ·基于知识的方法 | 第13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 稀疏表示估计 | 第16-23页 |
| ·局部最小二乘法 | 第16-17页 |
| ·稀疏表示 | 第17页 |
| ·稀疏表示估计 | 第17-18页 |
| ·局部稀疏表示法 | 第17-18页 |
| ·双边类-稀疏表示法 | 第18页 |
| ·稀疏表示估计结果 | 第18-20页 |
| ·测试数据集 | 第18-19页 |
| ·评价标准 | 第19页 |
| ·估计结果 | 第19-20页 |
| ·稀疏表示的分析 | 第20-22页 |
| ·本章总结 | 第22-23页 |
| 第三章 矩阵填充-局部最小二乘法 | 第23-28页 |
| ·局部最小二乘法的缺陷 | 第23页 |
| ·矩阵填充-局部最小二乘法 | 第23-25页 |
| ·矩阵填充-局部最小二乘法估计结果 | 第25-27页 |
| ·测试数据集 | 第25-26页 |
| ·估计错误率对比 | 第26-27页 |
| ·本章总结 | 第27-28页 |
| 第四章 局部贝叶斯主元分析法 | 第28-33页 |
| ·贝叶斯主元分析法 | 第28-29页 |
| ·贝叶斯主元分析法的缺陷 | 第29-30页 |
| ·局部贝叶斯主元分析法 | 第30-31页 |
| ·局部贝叶斯主元分析法估计结果 | 第31-32页 |
| ·测试数据集 | 第31页 |
| ·估计错误率对比 | 第31-32页 |
| ·本章总结 | 第32-33页 |
| 第五章 双边类-贝叶斯主元分析法 | 第33-43页 |
| ·双边类 | 第33页 |
| ·双边类-贝叶斯主元分析法 | 第33-35页 |
| ·双边类-贝叶斯主元分析法估计结果 | 第35-39页 |
| ·测试数据集 | 第35-36页 |
| ·估计错误率对比 | 第36-37页 |
| ·运行时间对比 | 第37-39页 |
| ·关于双边类-贝叶斯主元分析法的讨论 | 第39-42页 |
| ·双边类的熵 | 第39-40页 |
| ·双边类的奇异值分布 | 第40-42页 |
| ·本章总结 | 第42-43页 |
| 第六章 估计方法的自适应选择模型 | 第43-46页 |
| ·自适应选择模型 | 第43-44页 |
| ·自适应选择模型的评价 | 第44-46页 |
| ·使用自适应模型所选的方法 | 第44页 |
| ·实际情况获得最低估计错误率的方法 | 第44-45页 |
| ·自适应选择模型结论 | 第45-46页 |
| 第七章 结论和展望 | 第46-48页 |
| ·结论 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-52页 |
| 附录 1 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
| 作者简介 | 第54页 |
