| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-14页 |
| ·本文研究背景和意义 | 第10页 |
| ·基因聚类算法的研究现状 | 第10-11页 |
| ·本文的主要研究工作 | 第11-12页 |
| ·本文的章节结构安排 | 第12-13页 |
| ·本章小结 | 第13-14页 |
| 第2章 生物信息学与基因表达数据聚类分析 | 第14-21页 |
| ·生物信息学概述 | 第14-15页 |
| ·生物信息学的产生和发展 | 第14页 |
| ·生物信息学的研究内容 | 第14页 |
| ·生物信息数据库 | 第14-15页 |
| ·生物信息学的研究意义 | 第15页 |
| ·基因表达数据的获得与表示 | 第15-17页 |
| ·基因芯片概述 | 第15-16页 |
| ·基因表达数据表示 | 第16-17页 |
| ·基因表达数据的预处理 | 第17页 |
| ·基因表达数据聚类分析 | 第17-19页 |
| ·聚类分析概述 | 第17-18页 |
| ·相似性度量准则 | 第18页 |
| ·基因聚类结果的评价 | 第18-19页 |
| ·基因表达数据集 | 第19-20页 |
| ·本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基因表达数据聚类算法 | 第21-30页 |
| ·K-means算法 | 第21-22页 |
| ·基于遗传算法的K-means基因聚类算法 | 第22-23页 |
| ·粒子群聚类算法 | 第23-26页 |
| ·标准粒子群算法 | 第23-25页 |
| ·粒子群基因聚类算法 | 第25-26页 |
| ·粒子对算法 | 第26-28页 |
| ·基本原理 | 第26页 |
| ·粒子结构和进化公式 | 第26-27页 |
| ·粒子对算法基因聚类分析 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-30页 |
| 第4章 标准差分进化算法的原理 | 第30-34页 |
| ·差分进化算法概述 | 第30页 |
| ·差分进化算法基本原理 | 第30-33页 |
| ·本章小结 | 第33-34页 |
| 第5章 改进粒子对算法初始化的基因聚类研究 | 第34-41页 |
| ·采用K-means、PSO先行初始化PPO算法 | 第34-36页 |
| ·KPPO和SPPO算法与K-means和PPO算法比较 | 第36-39页 |
| ·初始粒子解质量比较 | 第36-37页 |
| ·改进初始化算法聚类结果比较 | 第37-39页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第39-40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第6章 基于粒子对和差分进化的基因聚类混合算法 | 第41-55页 |
| ·基于PPO与DE算法的混合算法 | 第41-46页 |
| ·混合算法流程图 | 第41-43页 |
| ·混合算法实现步骤 | 第43-46页 |
| ·算法用于基因聚类的实验设计及实现 | 第46-53页 |
| ·实验数据及算法参数设置 | 第46-47页 |
| ·实验结果比较 | 第47-53页 |
| ·实验结果分析及结论 | 第53-54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第7章 本文总结与展望 | 第55-58页 |
| ·本文总结 | 第55-56页 |
| ·本文研究与展望 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 攻读硕士期间论文发表情况 | 第62-63页 |
| 致谢 | 第63-64页 |