| 论文摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-10页 |
| 序言 | 第10-12页 |
| 第一节 浅谈理论的应用 | 第10页 |
| 第二节 支持向量机、模式识别与数据挖掘 | 第10-12页 |
| 第一部分 乳腺癌诊断 | 第12-21页 |
| 第一节 背景介绍 | 第12页 |
| 第二节 模型和参数的确定 | 第12-17页 |
| 第三节 特征选择 | 第17-20页 |
| 第四节 应用总结 | 第20-21页 |
| 第二部分 植物 microRNAs 预测 | 第21-34页 |
| 第一节 研究背景 | 第21-23页 |
| 第二节 材料与方法 | 第23-27页 |
| 1. 预测方法概述 | 第23-24页 |
| 2. Filter 初筛 | 第24-25页 |
| 3. 样本的选择 | 第25-26页 |
| 4. 支持向量机 | 第26-27页 |
| 第三节 结果与讨论 | 第27-33页 |
| 1. Filter的效率 | 第27页 |
| 2. SVM的特征 | 第27-30页 |
| 3. SVM的训练与测试 | 第30-32页 |
| 4. 其它物种中的测试 | 第32页 |
| 5. 在基因组水平预测 pre-miRNAs 的方法 | 第32-33页 |
| 第四节 结论 | 第33-34页 |
| 附录 | 第34-37页 |
| 参考文献 | 第37-42页 |
| 研究生期间论文 | 第42-43页 |
| 致谢 | 第43页 |