| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| 1.1 研究背景 | 第9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 课题研究目的和意义 | 第11页 |
| 1.4 本文的主要工作和创新点 | 第11-12页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第12-13页 |
| 第2章 实验相关算法 | 第13-23页 |
| 2.1 数据降维 | 第14-16页 |
| 2.1.1 特征选择 | 第14-15页 |
| 2.1.2 特征提取 | 第15-16页 |
| 2.2 分类预测模型 | 第16-19页 |
| 2.2.1 贝叶斯分类器 | 第16-17页 |
| 2.2.2 支持向量机 | 第17-19页 |
| 2.3 交叉验证和分类性能评估 | 第19-21页 |
| 2.4 本章小结 | 第21-23页 |
| 第3章 基于顺序选择的HBV再激活危险因素的研究 | 第23-39页 |
| 3.1 马氏距离 | 第23-24页 |
| 3.2 顺序前向选择 | 第24-25页 |
| 3.2.1 顺序前向选择原理 | 第24页 |
| 3.2.2 顺序前向选择在实际生活中的应用 | 第24-25页 |
| 3.3 顺序后向选择 | 第25-26页 |
| 3.3.1 顺序后向选择原理 | 第25页 |
| 3.3.2 顺序后向选择在实际生活中的应用 | 第25-26页 |
| 3.4 基于顺序选择的HBV再激活实验结果 | 第26-38页 |
| 3.4.1 特征选择过程 | 第26-34页 |
| 3.4.2 基于贝叶斯和支持向量机的HBV再激活分类预测模型 | 第34-37页 |
| 3.4.3 基于主成分分析的特征处理 | 第37-38页 |
| 3.5 本章小结 | 第38-39页 |
| 第4章 基于小波和随机森林的HBV再激活分类预测模型 | 第39-55页 |
| 4.1 随机森林 | 第40-44页 |
| 4.1.1 随机重采样技术 | 第40页 |
| 4.1.2 决策树 | 第40-42页 |
| 4.1.3 随机森林特征选择原理 | 第42-43页 |
| 4.1.4 随机森林分类原理 | 第43-44页 |
| 4.2 小波 | 第44-46页 |
| 4.2.1 小波的起源与发展 | 第44页 |
| 4.2.2 一维连续小波原理 | 第44-46页 |
| 4.3 基于随机森林的HBV再激活实验结果 | 第46-51页 |
| 4.4 基于一维连续小波的HBV再激活实验结果 | 第51-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 结论与工作展望 | 第55-57页 |
| 5.1 结论 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-63页 |
| 致谢 | 第63-65页 |
| 在学期间主要科研成果 | 第65页 |
| 一、发表学术论文 | 第65页 |
| 二、其他科研成果 | 第65页 |
| 三、参与科研项目 | 第65页 |