基于蚁群聚类的特征基因选择算法研究
| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 插图索引 | 第9-10页 |
| 附表索引 | 第10-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-13页 |
| ·研究动机 | 第11-12页 |
| ·研究目的 | 第12页 |
| ·论文结构安排 | 第12-13页 |
| 第2章 相关理论研究 | 第13-36页 |
| ·基因芯片原理 | 第13-17页 |
| ·基因微阵列 | 第13-14页 |
| ·基因表达谱数据形态 | 第14-15页 |
| ·基因芯片应用 | 第15-17页 |
| ·特征基因选择方法 | 第17-22页 |
| ·过滤法 | 第17-20页 |
| ·缠绕法 | 第20页 |
| ·嵌入法 | 第20-21页 |
| ·混合法 | 第21-22页 |
| ·聚类分析 | 第22-23页 |
| ·主要聚类方法 | 第22-23页 |
| ·微阵列数据特征选择算法特性 | 第23页 |
| ·蚁群聚类 | 第23-28页 |
| ·蚁群算法概念 | 第24页 |
| ·蚂蚁寻找食物行为 | 第24-25页 |
| ·蚂蚁构造墓地行为 | 第25页 |
| ·蚁群聚类算法 | 第25-26页 |
| ·算法描述 | 第26-28页 |
| ·预测分类器 | 第28-35页 |
| ·人工神经网络 | 第29-31页 |
| ·决策树 | 第31-32页 |
| ·贝叶斯 | 第32-33页 |
| ·支持向量机 | 第33-35页 |
| ·小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于蚁群聚类的特征基因选择算法 | 第36-45页 |
| ·过滤方法 | 第36页 |
| ·基于 k-NN 原理的聚类方法 | 第36-39页 |
| ·蚁群聚类方法 | 第39-42页 |
| ·拾取基因 | 第40-41页 |
| ·丢弃基因 | 第41-42页 |
| ·分类评估方法 | 第42-44页 |
| ·小结 | 第44-45页 |
| 第4章 仿真实验与结果分析 | 第45-53页 |
| ·仿真平台 | 第45-47页 |
| ·实验数据 | 第47页 |
| ·仿真结果与分析 | 第47-52页 |
| ·Leukemia | 第47-49页 |
| ·Colon | 第49-50页 |
| ·CNS | 第50-51页 |
| ·Prostate Cancer | 第51-52页 |
| ·小结 | 第52-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文及所参加项目 | 第63页 |
