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微阵列基因表达数据的特征分析方法研究

致谢第9-10页
摘要第10-12页
ABSTRACT第12-13页
第一章 绪论第19-40页
    1.1 微阵列数据及其特性第19-25页
        1.1.1 微阵列技术第20-22页
        1.1.2 微阵列数据描述第22-25页
    1.2 特征选择技术第25-38页
        1.2.1 特征选择概念第25-28页
        1.2.2 特征选择框架第28-29页
        1.2.3 特征选择方法概述第29-38页
    1.3 课题来源与主要研究内容第38-40页
        1.3.1 课题来源第38页
        1.3.2 主要研究内容第38-40页
第二章 K近邻加速的基于封装的特征选择算法第40-63页
    2.1 引言第40页
    2.2 K近邻分类器第40-42页
    2.3 K近邻的基于封装的特征选择方法第42-47页
        2.3.1 K近邻序列前向选择算法第43-44页
        2.3.2 K近邻基于递增封装的特征选择算法第44-46页
        2.3.3 候选特征的选入指标第46-47页
    2.4 K近邻的基于封装的特征选择算法的有效性第47-52页
        2.4.1 实验数据与实验环境第47-49页
        2.4.2 实验结果与分析第49-52页
    2.5 K近邻加速的基于封装的特征选择算法第52-62页
        2.5.1 符号和定义第53-54页
        2.5.2 算法描述第54-56页
        2.5.3 实验结果与分析第56-58页
        2.5.4 时间复杂度分析第58-61页
        2.5.5 空间复杂度分析第61-62页
    2.6 本章小结第62-63页
第三章 马尔科夫毯嵌入式的基于封装的特征选择算法第63-84页
    3.1 引言第63页
    3.2 基于封装的特征选择方法第63-65页
        3.2.1 序列前向选择算法第63页
        3.2.2 基于递增封装的特征选择框架第63-64页
        3.2.3 基于信息熵的特征排序第64-65页
        3.2.4 基于递增封装的特征选择算法第65页
    3.3 马尔科夫毯嵌入式的基于封装的特征选择算法第65-69页
        3.3.1 马尔科夫毯第66-67页
        3.3.2 算法描述第67-69页
    3.4 实验结果与分析第69-83页
        3.4.1 基于封装的序列前向选择算法实验结果第70-76页
        3.4.2 基于递增封装的特征选择算法实验结果第76-83页
    3.5 本章小结第83-84页
第四章 改进的基于偏最小二乘法的递归特征消去算法第84-101页
    4.1 引言第84-85页
    4.2 偏最小二乘法第85-87页
        4.2.1 基于偏最小二乘法的特征提取第85-86页
        4.2.2 基于偏最小二乘法的递归特征消去第86-87页
    4.3 改进的基于偏最小二乘法的递归特征消去算法第87-90页
        4.3.1 算法描述第88-89页
        4.3.2 算法的评价指标第89-90页
    4.4 实验结果与分析第90-100页
        4.4.1 实验数据和实验设置第90-91页
        4.4.2 选择的特征个数和分类准确率的实验比较第91-96页
        4.4.3 对比算法运行时间第96-98页
        4.4.4 对比特征子集一致性第98-100页
    4.5 本章小结第100-101页
第五章 一种混合的特征选择算法mRMR-HS第101-113页
    5.1 引言第101页
    5.2 最小冗余最大相关特征选择算法第101-102页
    5.3 和声搜索算法第102-105页
    5.4 mRMR-HS特征选择算法第105-106页
    5.5 实验结果和分析第106-112页
        5.5.1 实验数据和实验设置第106-108页
        5.5.2 实验结果第108-112页
    5.6 本章小结第112-113页
第六章 结束语第113-117页
    6.1 主要研究工作第113-114页
    6.2 下一步研究工作第114-117页
参考文献第117-126页
攻读博士学位期间的学术活动及成果情况第126-127页

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