| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第11-36页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-13页 |
| 1.2 特征选择 | 第13-21页 |
| 1.2.1 特征选择技术 | 第13页 |
| 1.2.2 特征选择的种类 | 第13-19页 |
| 1.2.3 特征选择性能评价指标 | 第19-21页 |
| 1.3 生物组学数据特征选择研究现状 | 第21-32页 |
| 1.4 生物组学数据特征选择技术难点 | 第32-33页 |
| 1.5 本文主要工作 | 第33-35页 |
| 1.6 论文结构安排 | 第35-36页 |
| 第2章 基于多种特征相关性度量的集成m RMR特征选择 | 第36-54页 |
| 2.1 引言 | 第36-37页 |
| 2.2 特征相关性度量 | 第37-38页 |
| 2.2.1 互信息量 | 第37页 |
| 2.2.2 皮尔逊相关系数 | 第37页 |
| 2.2.3 最大信息系数 | 第37-38页 |
| 2.2.4 最大信息系数、互信息量和皮尔逊相关系数相关性度量对比 | 第38页 |
| 2.3 基于多种特征相关性度量的集成MRMR特征选择算法 | 第38-41页 |
| 2.3.1 整体框架 | 第38-39页 |
| 2.3.2 最大相关最小冗余特征选择 | 第39-40页 |
| 2.3.3 改进的线性前向搜索 | 第40-41页 |
| 2.3.4 计算复杂度分析 | 第41页 |
| 2.4 实验结果与分析 | 第41-53页 |
| 2.4.1 本文实验所用生物组学数据 | 第41-45页 |
| 2.4.2 实验参数与环境设置 | 第45-47页 |
| 2.4.3 分类性能测试与分析 | 第47-53页 |
| 2.5 小结 | 第53-54页 |
| 第3章 基于小生境二进制粒子群优化的集成特征选择 | 第54-71页 |
| 3.1 引言 | 第54-55页 |
| 3.2 二进制粒子群优化算法 | 第55-59页 |
| 3.3 基于小生境二进制粒子群优化的集成特征选择 | 第59-64页 |
| 3.3.1 整体框架 | 第59-60页 |
| 3.3.2 粒子编码方式 | 第60-61页 |
| 3.3.3 粒子位置更新规则 | 第61页 |
| 3.3.4 粒子速度更新规则 | 第61页 |
| 3.3.5 种群小生境 | 第61-64页 |
| 3.3.6 集成特征选择 | 第64页 |
| 3.3.7 计算复杂度分析 | 第64页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第64-69页 |
| 3.5 小结 | 第69-71页 |
| 第4章 迭代集成特征选择 | 第71-84页 |
| 4.1 引言 | 第71-72页 |
| 4.2 迭代集成特征选择 | 第72-76页 |
| 4.2.1 整体框架 | 第72-73页 |
| 4.2.2 多分类框架 | 第73页 |
| 4.2.3 样本平衡预处理 | 第73-75页 |
| 4.2.4 特征选择预处理 | 第75-76页 |
| 4.2.5 计算复杂度分析 | 第76页 |
| 4.3 实验结果与分析 | 第76-83页 |
| 4.3.1 实验参数与环境设置 | 第76-77页 |
| 4.3.2 分类性能测试与分析 | 第77-83页 |
| 4.4 小结 | 第83-84页 |
| 第5章 基于粒子群优化的集成特征和模型选择算法 | 第84-114页 |
| 5.1 引言 | 第84-85页 |
| 5.2 基于粒子群优化的模型选择方法 | 第85-88页 |
| 5.2.1 粒子群模型选择 | 第85-86页 |
| 5.2.2 集成粒子群模型选择 | 第86-88页 |
| 5.3 基于粒子群优化的集成特征和模型选择算法 | 第88-91页 |
| 5.3.1 整体框架 | 第88页 |
| 5.3.2 样本平衡模型 | 第88页 |
| 5.3.3 特征选择模型 | 第88页 |
| 5.3.4 分类模型 | 第88-89页 |
| 5.3.5 粒子编码规则 | 第89-91页 |
| 5.3.6 适应度函数 | 第91页 |
| 5.3.7 粒子速度和位置更新规则 | 第91页 |
| 5.4 计算复杂度分析 | 第91页 |
| 5.5 实验结果与分析 | 第91-113页 |
| 5.5.1 参数测试 | 第92-98页 |
| 5.5.2 性能测试与分析 | 第98-107页 |
| 5.5.3 论文所提四种集成特征选择算法与最近算法性能对比及分析 | 第107-113页 |
| 5.6 小结 | 第113-114页 |
| 第6章 总结与展望 | 第114-117页 |
| 6.1 论文总结 | 第114-115页 |
| 6.2 研究展望 | 第115-117页 |
| 参考文献 | 第117-124页 |
| 致谢 | 第124-125页 |
| 攻读博士学位期间取得的研究成果 | 第125-126页 |
