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特征选择算法在SNP关联性分析中的应用

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

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