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癌症基因微阵列分类方法的研究

摘要第1-6页
Abstract第6-10页
插图索引第10-11页
附表索引第11-12页
第1章 绪论第12-21页
   ·课题研究背景第12-15页
     ·微阵列基因表达数据的获取第12-15页
     ·微阵列基因表达数据的特征第15页
   ·研究成果与现状第15-18页
   ·微阵列基因表达数据的研究意义和面临的挑战第18-19页
   ·论文主要工作第19-20页
   ·论文的组织结构第20-21页
第2章 相关算法研究的理论基础第21-29页
   ·微阵列分类算法简述第21-22页
     ·分类算法的概念第21-22页
     ·分类算法的种类及特性第22页
   ·典型的微阵列基因分类方法第22-28页
     ·基因分类模型第22-23页
     ·决策树(decision tree)第23-25页
     ·遗传算法(Genetic algorithms)第25-26页
     ·显露模式(Emerging Patterns)第26-28页
   ·小结第28-29页
第3章 基于遗传优化获取微阵列最佳分类规则第29-35页
   ·引言第29页
   ·相关工作第29-30页
   ·BRGA 算法的基本思想第30-31页
     ·基因选择第30-31页
     ·分类规则形成第31页
     ·分类预测第31页
   ·BRGA 算法优化过程第31-33页
     ·规则的形式第32页
     ·规则的生成第32-33页
   ·小结第33-35页
第4章 基于等宽分割基因属性的跳跃显露模式第35-44页
   ·引言第35页
   ·相关定义第35-36页
   ·F_JEP 算法第36-42页
     ·算法思想第36-38页
     ·算法描述第38-42页
   ·小结第42-44页
第5章 实验结果与分析第44-56页
   ·实验环境第44页
   ·BRGA 算法的实验第44-49页
     ·实验第44-45页
     ·结果分析第45-49页
   ·F_JEP 分类算法实验第49-55页
     ·实验第49-52页
     ·结果分析第52-55页
   ·小结第55-56页
结论第56-59页
参考文献第59-63页
致谢第63-64页
附录 A 攻读学位期间所发表的学术论文目录第64页

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