| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-27页 |
| 1.1 代谢组学的研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2 组合算法 | 第15-18页 |
| 1.3 偏最小二乘-判别分析 | 第18-19页 |
| 1.4 分类回归树 | 第19页 |
| 1.5 径向基函数网络 | 第19-20页 |
| 1.6 肺癌 | 第20-21页 |
| 1.7 本论文的立题思想与主要研究内容 | 第21-23页 |
| 参考文献 | 第23-27页 |
| 第2章 基于Adaboost.M2的推进偏最小二乘-判别分析法结合~1H NMR用于肺癌血清的代谢组学研究 | 第27-45页 |
| 2.1 前言 | 第27-29页 |
| 2.2 理论 | 第29-32页 |
| 2.2.1 偏最小二乘-判别分析(PLS-DA) | 第29-30页 |
| 2.2.2 基于Adaboost.M2的推进偏最小二乘判别分析 | 第30-32页 |
| 2.3 数据集 | 第32-33页 |
| 2.4 结果和讨论 | 第33-41页 |
| 2.5 小结 | 第41-42页 |
| 参考文献 | 第42-45页 |
| 第3章 基于Bagging的异质模型组合算法结合~1H NMR用于肺癌血清的代谢组学研究 | 第45-62页 |
| 3.1 前言 | 第45-46页 |
| 3.2 理论 | 第46-49页 |
| 3.2.1 偏最小二乘-判别分析(PLS-DA) | 第46页 |
| 3.2.2 分类树(CT) | 第46-47页 |
| 3.2.3 径向基函数网络(RBFN) | 第47页 |
| 3.2.4 通过Bagging组合偏最小二乘-判别分析,分类树及径向基函数网络法(BPCR) | 第47-49页 |
| 3.3 数据 | 第49-50页 |
| 3.4 结果和讨论 | 第50-59页 |
| 3.5 小结 | 第59-60页 |
| 参考文献 | 第60-62页 |
| 第4章 总结 | 第62-63页 |
| 攻读硕士学位期间发表的学术论文 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64页 |
