基于遗传算法的特征基因选择方法研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 基因芯片技术与基因表达谱 | 第14-16页 |
| 1.3.1 基因芯片与基因表达谱 | 第14-15页 |
| 1.3.2 基因表达谱数据预处理 | 第15-16页 |
| 1.4 本文的研究路线及研究内容 | 第16-17页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第17-19页 |
| 第2章 特征基因选择的主要研究方法 | 第19-33页 |
| 2.1 引言 | 第19页 |
| 2.2 基因表达谱数据分析的要点 | 第19-20页 |
| 2.3 特征基因选择方法 | 第20-26页 |
| 2.3.1 基于单特征排序的特征选择方法 | 第21-23页 |
| 2.3.2 基于特征子集的特征选择方法 | 第23-26页 |
| 2.4 肿瘤亚型分类方法 | 第26-30页 |
| 2.4.1 基于信息基因的有权表示法 | 第26-27页 |
| 2.4.2 人工神经网络 | 第27-28页 |
| 2.4.3 支持向量机 | 第28-30页 |
| 2.5 肿瘤的聚类分析方法 | 第30-32页 |
| 2.5.1 相似性计算方法 | 第30-31页 |
| 2.5.2 聚类算法 | 第31-32页 |
| 2.6 小结 | 第32-33页 |
| 第3章 基于遗传算法的混合基因选择方法 | 第33-43页 |
| 3.1 本方法的总体架构 | 第33-34页 |
| 3.2 异常数据处理 | 第34-36页 |
| 3.3 基于多特征融合的特征基因初选法 | 第36-38页 |
| 3.4 特征基因精选 | 第38-41页 |
| 3.4.1 遗传算法概述 | 第38-40页 |
| 3.4.2 精选算法框架 | 第40-41页 |
| 3.5 小结 | 第41-43页 |
| 第4章 仿真实验及结果分析 | 第43-50页 |
| 4.1 仿真平台 | 第43-44页 |
| 4.2 评价指标及数据集 | 第44-46页 |
| 4.2.1 鲁棒性 | 第44-45页 |
| 4.2.2 交叉验证方法 | 第45页 |
| 4.2.3 数据集 | 第45-46页 |
| 4.3 实验结果及评价 | 第46-49页 |
| 4.3.1 参数设置 | 第46-47页 |
| 4.3.2 实验结果分析 | 第47-49页 |
| 4.4 小结 | 第49-50页 |
| 结论 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
