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改进的过滤特征选择算法及其在肿瘤标志物识别中的应用

提要第4-5页
摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第11-16页
    1.1 研究背景与研究内容第11-12页
    1.2 研究现状第12-14页
    1.3 本文的主要工作第14-15页
    1.4 论文结构第15-16页
第2章 特征选择算法的改进与实现第16-21页
    2.1 最大相关条件和最小冗余条件第16-17页
    2.2 集成最大相关最小冗余特征选择方法第17-19页
    2.3 基于成对随机选择的集成最大相关最小冗余特征选择方法第19-21页
第3章 改进的特征选择方法的实验效果与分析第21-31页
    3.1 实验数据第21-22页
    3.2 数据处理第22页
    3.3 评估方法第22-23页
    3.4 百分比参数分析第23-25页
    3.5 实验结果分析第25-31页
第4章 miRNA 靶基因分析改进方法第31-35页
    4.1 miRNA 靶基因分析方法第32页
    4.2 改进的 miRNA 靶基因分析方法第32-35页
第5章 在线服务分析与设计第35-41页
    5.1 性能需求第35页
    5.2 功能需求第35-36页
    5.3 数据库设计第36-37页
        5.3.1 数据库需求分析第36-37页
        5.3.2 数据库逻辑结构设计第37页
    5.4 系统技术分析第37-41页
        5.4.1 Struts2 框架第37-38页
        5.4.2 Hibernate 框架第38-39页
        5.4.3 Spring 框架第39-40页
        5.4.4 页面美化第40-41页
第6章 在线服务系统实现第41-52页
    6.1 开发及运行环境第41-42页
        6.1.1 开发环境第41页
        6.1.2 运行环境第41-42页
    6.2 系统界面实现第42-48页
        6.2.1 系统主页面实现第42页
        6.2.2 特征选择模块界面实现第42-43页
        6.2.3 查询模块界面实现第43-46页
        6.2.4 miRNA 靶基因分析模块界面实现第46-48页
    6.3 软件测试第48-52页
        6.3.1 功能测试第48-52页
第7章 总结与展望第52-54页
    7.1 总结第52-53页
    7.2 展望第53-54页
参考文献第54-57页
作者简介及科研成果第57-58页
致谢第58页

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