| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第1章 引言 | 第9-14页 |
| ·DNA序列分类的目的和作用 | 第9-10页 |
| ·目前DNA序列分类的主要方法 | 第10-11页 |
| ·用支持向量机实现DNA序列分类 | 第11-14页 |
| 第2章 支持向量机的基本理论 | 第14-27页 |
| ·SVM理论的统计学基础 | 第14-16页 |
| ·n维欧式空间上的分类问题 | 第14-15页 |
| ·经验风险最小化归纳原则 | 第15页 |
| ·VC维理论 | 第15页 |
| ·结构风险最小化归纳原则 | 第15-16页 |
| ·C-支持向量分类机的导出 | 第16-22页 |
| ·最大间隔原则及线性分类器 | 第16-18页 |
| ·线性可分问题的SVM分类机 | 第18-19页 |
| ·非线性可分问题的SVM分类机 | 第19-21页 |
| ·核与标准支持向量分类机 | 第21-22页 |
| ·多类分类的SVM | 第22-25页 |
| ·SVM实现分类的一般流程 | 第25-27页 |
| 第3章 DNA序列特征提取及特征向量的产生 | 第27-35页 |
| ·二分类DNA序列特征向量的产生及归一化 | 第27-33页 |
| ·提取特征序列 | 第27-30页 |
| ·由特征序列生成特征向量 | 第30-32页 |
| ·特征向量归一化处理 | 第32-33页 |
| ·多类分类DNA序列的特征向量产生及归一化 | 第33-35页 |
| 第4章 SVM算法及参数C和g的选择 | 第35-41页 |
| ·二分类算法 | 第35-36页 |
| ·基于顺序回归机的多类分类算法 | 第36-38页 |
| ·凸二次规划问题的求解 | 第38-39页 |
| ·K折交叉验证选择最佳参数C和g | 第39-41页 |
| 第5章 基于SVM分类器的DNA序列分类实现及性能分析 | 第41-49页 |
| ·基于SVM分类器实现的DNA序列的二分类及性能分析 | 第41-45页 |
| ·基于SVM分类器实现的DNA序列的多类分类及性能分析 | 第45-48页 |
| ·分类结果总结说明 | 第48-49页 |
| 第6章 结论与展望 | 第49-51页 |
| ·结论 | 第49页 |
| ·未来的研究的方向 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-55页 |
| 攻读学位期间的研究成果 | 第55页 |
