摘要 | 第5-6页 |
ABSTRACT | 第6-7页 |
符号对照表 | 第10-11页 |
缩略语对照表 | 第11-14页 |
第一章 绪论 | 第14-20页 |
1.1 SNP关联性分析 | 第14-15页 |
1.2 研究背景和意义 | 第15-16页 |
1.3 国内外的研究现状 | 第16-17页 |
1.4 本文工作 | 第17页 |
1.5 本文结构安排 | 第17-20页 |
第二章 特征选择算法的介绍 | 第20-28页 |
2.1 特征选择方法的框架 | 第20-21页 |
2.2 根据搜索策略划分特征选择算法 | 第21-22页 |
2.3 根据评价准则划分特征选择算法 | 第22-25页 |
2.3.1 过滤式评价策略的特征选择方法 | 第22-24页 |
2.3.2 封装式评价策略的特征选择方法 | 第24-25页 |
2.4 特征选择方法的选择使用 | 第25-26页 |
2.5 本章小结 | 第26-28页 |
第三章 相关特征选择算法 | 第28-42页 |
3.1 引言 | 第28页 |
3.2 相关理论基础 | 第28-34页 |
3.2.1 马氏距离 | 第28-29页 |
3.2.2 广义马氏距离 | 第29-30页 |
3.2.3 朴素贝叶斯分类 | 第30-34页 |
3.3 基于SFFS搜索策略的特征选择算法 | 第34-37页 |
3.3.1 算法的原理 | 第34-35页 |
3.3.2 算法的结构 | 第35-37页 |
3.3.3 算法的特点 | 第37页 |
3.4 基于DOS搜索策略的特征选择算法 | 第37-40页 |
3.4.1 算法的原理 | 第38页 |
3.4.2 算法的结构 | 第38-40页 |
3.4.3 算法的特点 | 第40页 |
3.5 上述算法在SNP关联性分析中的不足 | 第40-41页 |
3.6 本章小结 | 第41-42页 |
第四章 混合特征选择算法 | 第42-50页 |
4.1 混合特征选择算法的必要性 | 第42-44页 |
4.1.1 使用混合特征选择算法的原因 | 第42-43页 |
4.1.2 Filter类和Wrapper类算法混合 | 第43-44页 |
4.2 混合特征选择算法的相关技术 | 第44-46页 |
4.2.1 Halton序列 | 第44-45页 |
4.2.2 MFS算法的映射表 | 第45-46页 |
4.3 混合特征选择算法 | 第46-49页 |
4.3.1 算法的结构 | 第46-49页 |
4.3.2 算法的特点 | 第49页 |
4.4 本章小结 | 第49-50页 |
第五章 实验研究和结果分析 | 第50-58页 |
5.1 实验所用的数据简介 | 第50-53页 |
5.1.1 模拟数据介绍 | 第50-52页 |
5.1.2 数据的格式 | 第52-53页 |
5.2 在模拟数据上的实验结果分析 | 第53-55页 |
5.3 在真实数据上的实验 | 第55-56页 |
5.4 本章小结 | 第56-58页 |
第六章 总结和展望 | 第58-60页 |
6.1 本论文的总结 | 第58页 |
6.2 有待提高的地方 | 第58-60页 |
参考文献 | 第60-64页 |
致谢 | 第64-66页 |
作者简介 | 第66-67页 |