基于集成学习的化合物肝毒性分类预测系统的设计与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| abstract | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第11-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第11-12页 |
| 1.2 研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 相关技术介绍 | 第15-25页 |
| 2.1 定量构效关系(QSAR) | 第15-18页 |
| 2.2 支持向量机(SVM) | 第18-19页 |
| 2.3 随机森林(RF) | 第19-20页 |
| 2.4 极限梯度提升(XGB) | 第20-21页 |
| 2.5 集成模型 | 第21-22页 |
| 2.6 Apache服务器 | 第22页 |
| 2.7 PHP语言 | 第22-23页 |
| 2.8 MySQL数据库 | 第23页 |
| 2.9 Bootstrap框架 | 第23页 |
| 2.10 R语言 | 第23-24页 |
| 2.11 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 系统需求分析和系统设计 | 第25-44页 |
| 3.1 需求分析 | 第25-31页 |
| 3.1.1 功能性需求 | 第25-30页 |
| 3.1.2 非功能性需求 | 第30-31页 |
| 3.2 系统设计 | 第31-42页 |
| 3.2.1 系统体系结构设计 | 第31-32页 |
| 3.2.2 系统总架构设计 | 第32页 |
| 3.2.3 系统模块设计 | 第32-42页 |
| 3.3 数据库设计 | 第42-43页 |
| 3.3.1 数据关系设计 | 第42页 |
| 3.3.2 数据表设计 | 第42-43页 |
| 3.4 本章小结 | 第43-44页 |
| 第四章 系统关键技术与实现 | 第44-52页 |
| 4.1 原始数据的收集和处理 | 第44-45页 |
| 4.2 基模型构建 | 第45-47页 |
| 4.3 模型集成与评价 | 第47-51页 |
| 4.3.1 集成模型的产生 | 第47-50页 |
| 4.3.2 集成模型的外部验证 | 第50页 |
| 4.3.3 集成模型与历史对比 | 第50-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 第五章 系统测试 | 第52-62页 |
| 5.1 测试原理 | 第52-53页 |
| 5.2 测试环境 | 第53页 |
| 5.3 测试用例 | 第53-61页 |
| 5.3.1 UI测试 | 第53页 |
| 5.3.2 功能测试 | 第53-60页 |
| 5.3.3 性能测试 | 第60-61页 |
| 5.4 测试结果分析 | 第61页 |
| 5.5 本章小结 | 第61-62页 |
| 第六章 总结与展望 | 第62-64页 |
| 6.1 总结 | 第62-63页 |
| 6.2 展望 | 第63-64页 |
| 致谢 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-67页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文及参加科研情况 | 第67-68页 |
