| 提要 | 第1-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-10页 |
| ·本文的意义和目的 | 第7页 |
| ·生物信息学的发展现状 | 第7-8页 |
| ·本文的主要工作 | 第8页 |
| ·本文的结构 | 第8-10页 |
| 第二章 生物信息学背景介绍 | 第10-16页 |
| ·生物信息学概述 | 第10页 |
| ·基因表达数据概念 | 第10-11页 |
| ·基因表达数据分析的特点 | 第11页 |
| ·生物芯片 | 第11-16页 |
| ·cDNA 微阵列 | 第13-14页 |
| ·基因芯片 | 第14-16页 |
| 第三章 基于改进的遗传算法的基因表达谱数据特征基因选择方法 | 第16-32页 |
| ·引言 | 第16-21页 |
| ·基因表达谱数据特征基因选择概述 | 第16页 |
| ·特征选择技术介绍 | 第16-19页 |
| ·遗传算法简介 | 第19-20页 |
| ·K-means聚类算法简介 | 第20-21页 |
| ·基于改进遗传算法的特征基因子集选取算法 | 第21-27页 |
| ·基因芯片的数学描述 | 第22-23页 |
| ·初始种群的选择 | 第23页 |
| ·适应度函数的定义 | 第23-25页 |
| ·改进的遗传算子的设计 | 第25-27页 |
| ·终止条件的选择 | 第27页 |
| ·结果评价方法 | 第27页 |
| ·实验测试与分析 | 第27-31页 |
| ·测试数据集说明 | 第27页 |
| ·实验过程说明 | 第27-28页 |
| ·实验结果分析 | 第28-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第四章 基于扰动回归和渐进策略的基因表达谱误标记样本检测方法 | 第32-58页 |
| ·引言 | 第32-37页 |
| ·基因表达谱误标记样本检测概述 | 第32-33页 |
| ·支持向量机简介 | 第33-34页 |
| ·基于扰动分类的两种误标记样本检测方法介绍 | 第34-37页 |
| ·引入回归的扰动误差敏感性算法 | 第37-43页 |
| ·扰动误差敏感性算法的缺陷分析 | 第37-41页 |
| ·扰动回归误差敏感性算法设计 | 第41-42页 |
| ·扰动回归误差敏感性算法与原算法的效果比较 | 第42-43页 |
| ·基于渐进策略的扰动回归误差敏感性算法 | 第43-48页 |
| ·扰动回归误差敏感性算法的特性分析 | 第44-45页 |
| ·待修正样本选取标准 | 第45-47页 |
| ·渐进算法设计 | 第47-48页 |
| ·实验测试与分析 | 第48-57页 |
| ·数据集说明 | 第48-50页 |
| ·基因表达谱数据实验 | 第50-52页 |
| ·仿真模拟数据实验 | 第52-57页 |
| ·小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·研究展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-63页 |
| 硕士期间发表论文情况 | 第63-64页 |
| 摘要 | 第64-66页 |
| Abstract | 第66-69页 |
| 致谢 | 第69页 |