| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-18页 |
| ·课题的背景及其研究意义 | 第11-14页 |
| ·课题背景 | 第11-12页 |
| ·问题的提出 | 第12-13页 |
| ·课题的研究意义 | 第13-14页 |
| ·生物组学数据融合的现状 | 第14-17页 |
| ·本文的主要工作 | 第17-18页 |
| 第2章 回归分析方法 | 第18-39页 |
| ·一元线性回归分析 | 第18-19页 |
| ·多元线性回归分析 | 第19-21页 |
| ·多元线性回归模型 | 第19-20页 |
| ·多重相关性及其对数据处理的影响 | 第20-21页 |
| ·主成分分析 | 第21-27页 |
| ·主成分分析的计算及性质 | 第22-25页 |
| ·辅助分析技术 | 第25-27页 |
| ·典型相关分析 | 第27-29页 |
| ·偏最小二乘回归模型 | 第29-36页 |
| ·偏最小二乘回归的计算方法 | 第30-32页 |
| ·内置变量选择的偏最小二乘回归 | 第32-35页 |
| ·交叉验证 | 第35-36页 |
| ·岭回归 | 第36-38页 |
| ·小结 | 第38-39页 |
| 第3章 基于弹性网络变量选择改进稀疏偏最小二乘回归方法 | 第39-54页 |
| ·用于变量选择的弹性网络方法 | 第39-46页 |
| ·弹性网络方法的提出 | 第39-40页 |
| ·弹性网络方法 | 第40-46页 |
| ·稀疏偏最小二乘回归方法 | 第46-51页 |
| ·改进稀疏偏最小二乘回归方法 | 第51-53页 |
| ·小结 | 第53-54页 |
| 第4章 改进的方法在生物组学数据融合上的应用 | 第54-69页 |
| ·组学数据标准化处理 | 第54-57页 |
| ·组学数据集的构成 | 第54-55页 |
| ·组学数据的标准化处理 | 第55-57页 |
| ·生物组学数据融合的处理流程 | 第57页 |
| ·算法改进的实现步骤 | 第57-61页 |
| ·实验及结果分析 | 第61-67页 |
| ·实验环境 | 第61-63页 |
| ·实验数据 | 第63-64页 |
| ·实验结果分析 | 第64-67页 |
| ·小结 | 第67-69页 |
| 第5章 总结和展望 | 第69-71页 |
| ·总结 | 第69-70页 |
| ·展望 | 第70-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75页 |