| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| ·课题背景 | 第8页 |
| ·基因表达数据的研究现状 | 第8-9页 |
| ·模糊聚类分析的现状及发展 | 第9-11页 |
| ·课题的目的及意义 | 第11页 |
| ·课题主要研究内容及结构安排 | 第11-12页 |
| 2 基因表达数据分析和聚类分析概述 | 第12-22页 |
| ·基因表达数据概述 | 第12-15页 |
| ·基因表达数据的获取 | 第12页 |
| ·基因表达数据的预处理 | 第12-15页 |
| ·聚类分析概述 | 第15-19页 |
| ·聚类分析原理 | 第15-16页 |
| ·聚类分析算法的种类 | 第16-19页 |
| ·模糊C-均值聚类分析 | 第19-21页 |
| ·基于目标函数的模糊C-均值聚类分析 | 第19-21页 |
| ·模糊C-均值聚类分析的优化途径 | 第21页 |
| ·本章小结 | 第21-22页 |
| 3 基于遗传算法的模糊C-均值聚类 | 第22-39页 |
| ·基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法 | 第22-30页 |
| ·遗传算法概述 | 第22-24页 |
| ·基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法 | 第24-30页 |
| ·IGA-FCM聚类算法 | 第30-38页 |
| ·基于遗传算法的模糊C-均值聚类算法的改进算法 | 第30-31页 |
| ·IGA-FCM聚类算法 | 第31-35页 |
| ·IGA-FCM聚类算法的Matlab仿真 | 第35-38页 |
| ·本章小结 | 第38-39页 |
| 4 模糊聚类算法在基因表达数据分析中的应用 | 第39-45页 |
| ·小波去噪在基因表达数据中的降噪应用 | 第39-41页 |
| ·小波变换去噪的原理和方法 | 第39-40页 |
| ·小波阈值降噪法 | 第40-41页 |
| ·模糊聚类算法在基因表达数据分析中的应用 | 第41-44页 |
| ·实验数据来源 | 第41页 |
| ·数据预处理 | 第41-42页 |
| ·小波降噪处理 | 第42页 |
| ·基于IGA-FCM聚类算法对Yeast数据集的分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-45页 |
| 结论 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49-50页 |