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鲁棒矩阵分解的方法研究及在基因表达数据中的应用

摘要第3-5页
Abstract第5-6页
第1章 绪论第10-15页
    1.1 基因表达数据的研究背景及意义第10-11页
        1.1.1 研究背景第10页
        1.1.2 研究意义第10-11页
    1.2 国内外研究综述第11-12页
    1.3 研究内容、方法与数据集第12-15页
        1.3.1 研究内容第12-13页
        1.3.2 研究方法第13-14页
        1.3.3 数据源第14-15页
第2章 有监督鉴别稀疏PCA方法及在分类和特征提取中的应用第15-25页
    2.1 引言第15页
    2.2 方法论第15-18页
        2.2.1 主成分分析(PCA)理论概述第15-16页
        2.2.2 有监督鉴别稀疏主成分分析(SDSPCA)第16-17页
        2.2.3 算法收敛性分析第17-18页
    2.3 实验结果与讨论第18-24页
        2.3.1 数据源第18-19页
        2.3.2 算法性能探究第19-21页
        2.3.3 在公共特征基因选择中的应用第21-23页
        2.3.4 在分类中的应用第23-24页
    2.4 小结第24-25页
第3章 联合L_(1/2)约束和图拉普拉斯约束的PCA方法及在特征基因提取方面的应用第25-32页
    3.1 引言第25页
    3.2 方法论第25-28页
        3.2.1 图拉普拉斯PCA(gLPCA)第25-26页
        3.2.2 联合L_(1/2)约束和图拉普拉斯约束的主成分分析第26-28页
    3.3 实验结果与讨论第28-31页
        3.3.1 算法的性能第28-29页
        3.3.2 数据源第29-30页
        3.3.3 白血病数据集实验结果第30页
        3.3.4 胰腺癌数据集实验结果第30-31页
    3.4 小结第31-32页
第4章 基于Lp范数和图拉普拉斯的PCA及在特征基因提取和聚类上的应用第32-38页
    4.1 引言第32页
    4.2 方法论第32-34页
        4.2.1 基于Lp范数和图拉普拉斯的PCA(PgLPCA)第32页
        4.2.2 模型求解第32-34页
    4.3 实验结果与讨论第34-37页
        4.3.1 数据源第34页
        4.3.2 仿真数据集实验结果第34-35页
        4.3.3 特征基因选择实验结果第35-36页
        4.3.4 癌症样本点聚类的实验结果第36-37页
    4.4 小结第37-38页
第5章 稀疏图拉普拉斯PCA及在特征选择和聚类中的应用第38-45页
    5.1 引言第38页
    5.2 方法论第38-40页
        5.2.1 稀疏图拉普拉斯PCA(gLSPCA)第38页
        5.2.2 模型求解第38-40页
    5.3 实验结果与讨论第40-43页
        5.3.1 实验设置第40页
        5.3.2 特征基因选择实验结果第40-43页
        5.3.3 癌症样本点聚类实验结果第43页
    5.4 小结第43-45页
第6章 双图主成分分析方法及在双聚类和特征抽取中的应用第45-55页
    6.1 引言第45-46页
        6.1.1 基因表达数据中的棋盘结构及其与PCA的关系第45-46页
        6.1.2 通过双图正则化PCA挖掘棋盘结构第46页
    6.2 方法论第46-48页
        6.2.1 分别构建样本和基因流形第46-47页
        6.2.2 双图正则PCA (DGPCA)第47页
        6.2.3 模型求解第47-48页
    6.3 实验结果与讨论第48-54页
        6.3.1 数据源第49页
        6.3.2 实验设置第49页
        6.3.3 挖掘棋盘结构的双聚类结果第49-50页
        6.3.4 在特定条件下挖掘调控基因第50-54页
    6.4 小结第54-55页
第7章 结论与展望第55-57页
    7.1 研究结论第55-56页
    7.2 研究展望第56-57页
附录 A第57-58页
参考文献第58-67页
在读期间发表的学术论文及研究成果第67-69页
致谢第69页

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