基于随机森林两阶段逐步变量选择算法的研究及应用
| 摘要 | 第1-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第一章 绪论 | 第10-17页 |
| ·研究背景和意义 | 第10-11页 |
| ·国内外研究现状 | 第11-14页 |
| ·应用研究进展 | 第11-12页 |
| ·算法改进研究进展 | 第12-14页 |
| ·研究方法与思路 | 第14-17页 |
| ·本文的研究内容 | 第14-15页 |
| ·本文拟解决的关键问题 | 第15-17页 |
| 第二章 基础理论方法 | 第17-22页 |
| 2 基础理论方法 | 第17-22页 |
| ·随机森林理论方法 | 第17-21页 |
| ·随机森林算法思想 | 第17-19页 |
| ·CART算法 | 第19-20页 |
| ·随机森林变量重要性 | 第20-21页 |
| ·随机森林的特点 | 第21-22页 |
| 第三章 方法对比分析 | 第22-27页 |
| ·预备知识 | 第22-24页 |
| ·模拟实验 | 第24-27页 |
| 第四章 变量重要性排序改进 | 第27-48页 |
| ·算法介绍 | 第27-28页 |
| ·模拟实验 | 第28-45页 |
| ·回归模拟实验及其结果分析 | 第29-38页 |
| ·分类模拟实验及其结果分析 | 第38-45页 |
| ·遗传数据模拟实验 | 第45-48页 |
| ·单个QTL的模拟 | 第45-47页 |
| ·多个QTL的模拟 | 第47-48页 |
| 第五章 逐步变量选择改进 | 第48-57页 |
| ·算法介绍 | 第48-50页 |
| ·模拟实验 | 第50-54页 |
| ·回归模拟实验及其结果分析 | 第50-52页 |
| ·分类模拟实验及其结果分析 | 第52-54页 |
| ·遗传数据模拟实验 | 第54-57页 |
| ·单个QTL的模拟 | 第54页 |
| ·多个QTL的模拟 | 第54-57页 |
| 第六章 实例分析与对比评价 | 第57-61页 |
| ·水稻穗粒数杂种优势实例分析 | 第57-58页 |
| ·方法对比分析 | 第58-61页 |
| 第七章 总结与展望 | 第61-65页 |
| ·本文的创新点 | 第61-62页 |
| ·讨论 | 第62-64页 |
| ·今后的研究思路 | 第64-65页 |
| 参考文献 | 第65-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
