基因模式的PICA获取及基于Boosting的模式分类

第一章 绪论	第1-11页
·基因芯片技术	第6-9页
·基因表达分析和处理	第9-10页
·本论文的主要工作	第10-11页
第二章 独立分量分析与BOOSTING算法	第11-20页
·引言	第11页
·独立分量分析	第11-13页
·机器学习和集成学习	第13-16页
·BOOSTING算法	第16-20页
第三章 基于部分独立分量分析的基因模式的获取	第20-29页
·引言	第20页
·基于部分独立分量分析的盲源分离	第20-26页
·基于部分独立分量分析的基因部分体积修正	第26-28页
·小结与讨论	第28-29页
第四章 BOOSTING算法分析及其收敛性证明	第29-37页
·引言	第29页
·ADABOOST的算法分析	第29-32页
·一种新的ADABOOST算法收敛性的证明	第32-36页
·小结与讨论	第36-37页
第五章 基于BOOSTING的基因模式分类	第37-44页
·引言	第37页
·ADABOOST的改进	第37-42页
·基于改进ADABOOST的基因数据模式分类	第42页
·小结与讨论	第42-44页
总结与展望	第44-46页
附录A	第46-47页
附录B	第47-48页
参考文献	第48-50页
致谢	第50-51页
在读期间的研究成果	第51页