基于进化算法和时空独立成分分析的基因分类研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-10页 |
| 插图索引 | 第10-11页 |
| 附表索引 | 第11-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·本文研究背景及意义 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-15页 |
| ·本文主要工作 | 第15-16页 |
| ·本文组织结构 | 第16-17页 |
| 第2章 相关算法概述 | 第17-31页 |
| ·基因数据特征提取 | 第17-19页 |
| ·主成分分析 | 第17-18页 |
| ·独立成分分析 | 第18-19页 |
| ·基因分类算法 | 第19-23页 |
| ·支持向量机 | 第19-21页 |
| ·Nave Bayes 分类算法 | 第21-22页 |
| ·KNN 算法 | 第22-23页 |
| ·基因选择算法 | 第23-27页 |
| ·信噪比算法 | 第24页 |
| ·SVM-RFE 算法 | 第24-25页 |
| ·ALMA 算法 | 第25-26页 |
| ·粗糙集算法 | 第26-27页 |
| ·蚁群算法和克隆免疫 | 第27-30页 |
| ·蚁群算法 | 第27-28页 |
| ·克隆免疫 | 第28-30页 |
| ·小结 | 第30-31页 |
| 第3章 基于蚁群算法和克隆免疫的基因选择 | 第31-40页 |
| ·引言 | 第31页 |
| ·基于蚁群算法和克隆免疫的基因选择 | 第31-37页 |
| ·模型的建立 | 第31-33页 |
| ·克隆免疫操作 | 第33-35页 |
| ·算法描述及收敛性证明 | 第35-37页 |
| ·实验及结果分析 | 第37-39页 |
| ·实验数据以及参数设置 | 第37页 |
| ·与改进前的蚁群算法对比 | 第37-38页 |
| ·与 SVM-RFE、ALMA 算法对比 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-40页 |
| 第4章 基于模糊遗传算法的基因分类 | 第40-48页 |
| ·引言 | 第40-41页 |
| ·基于遗传算法和独立成分分析的基因分类 | 第41-42页 |
| ·基于模糊遗传算法的基因分类 | 第42-45页 |
| ·模糊聚类的建立 | 第42-43页 |
| ·构造初始群体和染色体 | 第43页 |
| ·选择交叉以及变异 | 第43-44页 |
| ·基因分类 | 第44页 |
| ·算法描述 | 第44-45页 |
| ·实验以及结果分析 | 第45-47页 |
| ·实验数据及参数设置 | 第45-46页 |
| ·对比实验 | 第46-47页 |
| ·小结 | 第47-48页 |
| 第5章 基于时空独立成分分析的基因分类 | 第48-56页 |
| ·引言 | 第48页 |
| ·时空独立成分分析 | 第48-50页 |
| ·实验及结果分析 | 第50-55页 |
| ·实验数据 | 第50页 |
| ·实验过程 | 第50-53页 |
| ·统计显著性对比实验 | 第53-55页 |
| ·小结 | 第55-56页 |
| 结束语 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第63-64页 |
| 附录 B 攻读学位期间所参与的科研项目 | 第64页 |
