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基因表达式编程与支持向量机在疾病诊断和QSAR/QSPR中的应用研究

摘要第1-7页
Abstract第7-11页
论文创新之处第11-15页
第一章 基因表达编程算法和支持向量机方法基本原理及其应用进展第15-78页
     ·引言第15-19页
     ·数据挖掘第15-16页
     ·决定树第16页
     ·噪声和过拟合第16-19页
   ·遗传算法(GA)第19-23页
     ·GA中最常用的算子有如下几种第20-21页
     ·遗传算法的特点第21页
     ·遗传算法的基本步骤第21-22页
     ·遗传算法的研究历史与现状第22-23页
   ·遗传程序设计第23-25页
     ·进化策略第24页
     ·进化规划第24-25页
   ·基因表达式程序设计第25-56页
     ·GEP的优势第26-27页
     ·基因组第27页
     ·开放阅读框架(ORF)和基因第27-30页
     ·基因表达式编程方法实现过程第30-51页
     ·适应度函数选择第51-53页
     ·经典GEP算法流程图第53-54页
     ·目前GEP算法的应用领域第54-56页
   ·多元线性回归(MLR)第56页
   ·主成分回归(PCR)第56页
   ·偏最小二乘法第56页
   ·逐步判别分析(LDA)第56-57页
   ·统计学习理论第57-68页
     ·Vapnik—Chervonenkis维第58页
     ·结构风险最小化第58-59页
     ·支持向量机(SVM)第59-68页
 参考文献第68-78页
第二章 基因表达编程与支持向量机在疾病诊断中的应用研究第78-101页
   ·基于SVM的冠心病诊断第78-84页
     ·引言第78-79页
     ·方法和材料第79-80页
     ·参数选择第80页
     ·线性判别分析(LDA)第80-81页
     ·支持向量机(SVM)第81页
     ·训练集和测试集的选择第81页
     ·结果第81-82页
     ·讨论第82-84页
     ·结论第84页
   ·基于SVM的肾病综合症和肾小球肾炎的分类判断第84-89页
     ·引言第84-85页
     ·方法和材料第85页
     ·线性判别分析(LDA)第85-86页
     ·支持向量机第86页
     ·训练集和测试集的选择第86页
     ·结果第86-87页
     ·讨论第87-88页
     ·结论第88-89页
   ·改进的GEP(IGEP)在非典型肺炎疫情分析及预测中的应用第89-98页
     ·研究背景第89页
     ·实验部分第89-92页
     ·结果与讨论第92-97页
     ·结论第97-98页
 参考文献第98-101页
第三章 基于基因表达式编程和支持向量机方法的药物的QSAR研究第101-138页
   ·基于启发式方法和支持向量机方法预测药物与人血浆蛋白结合率第101-112页
     ·引言第101-102页
     ·研究方法第102-103页
     ·结果和讨论第103-109页
     ·结论第109-112页
   ·基于基因表达编程的1,4-二氢吡啶钙离子通道拮抗剂的QSAR研究第112-121页
     ·引言第112页
     ·实验部分第112-117页
     ·结果与讨论第117-121页
     ·结论第121页
   ·基于基因表达式编程的抗艾滋病药物EC50的研究第121-132页
     ·引言第121-122页
     ·实验部分第122-126页
     ·结果与讨论第126-132页
     ·结论第132页
 参考文献第132-138页
第四章 基因表达式编程和支持向量机方法在化学中的应用研究第138-177页
   ·基于支持向量机方法预测α环糊精-苯衍生物包结物稳定常数第138-148页
     ·引言第138-139页
     ·实验部分第139-142页
     ·结果和讨论第142-148页
     ·结论第148页
   ·支持向量机方法预测醛类化合物急性毒性研究第148-160页
     ·引言第148-149页
     ·实验部分第149-153页
     ·结果和讨论第153-160页
     ·结论第160页
   ·基因表达式编程在分子印迹聚合物中的应用研究第160-171页
     ·引言第160-161页
     ·实验部分第161-166页
     ·结果与讨论第166-171页
     ·结论第171页
 参考文献第171-177页
附录Ⅰ 在读博士学位期间发表和待发表论文目录第177-179页
附录Ⅱ 作者简介第179-181页
致谢第181页

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