| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-24页 |
| ·课题研究的背景 | 第12-16页 |
| ·生物信息学 | 第12-13页 |
| ·基因芯片技术 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘技术 | 第15-16页 |
| ·基因表达数据分析的研究现状 | 第16-20页 |
| ·课题研究的意义和目的 | 第20-22页 |
| ·论文主要内容和结构安排 | 第22-24页 |
| 第2章 基因表达数据预处理 | 第24-36页 |
| ·基因表达数据 | 第24-27页 |
| ·基因表达 | 第25-26页 |
| ·基因表达矩阵 | 第26-27页 |
| ·数据预处理 | 第27-30页 |
| ·数据清洗 | 第27-28页 |
| ·丢失数据填充 | 第28-29页 |
| ·数据转换与标准化 | 第29-30页 |
| ·相似性度量 | 第30-32页 |
| ·特征简约 | 第32-35页 |
| ·主成分分析 | 第32-34页 |
| ·核主成分分析 | 第34-35页 |
| ·本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 基于支持向量机的基因表达数据分析 | 第36-74页 |
| ·支持向量机算法理论 | 第36-46页 |
| ·算法特点 | 第36-38页 |
| ·理论与原理 | 第38-45页 |
| ·核函数的选取 | 第45-46页 |
| ·基于网格搜索的参数寻优 | 第46-49页 |
| ·基于网格搜索的 PCA-CSVM 和 KPCA-CSVM 算法 | 第49-67页 |
| ·实验数据选取 | 第49-52页 |
| ·实验环境描述 | 第52页 |
| ·实验分析 | 第52-67页 |
| ·实验结论 | 第67页 |
| ·基于改进的网格搜索的 PCA-CSVM 和 KPCA-CSVM 算法 | 第67-72页 |
| ·改进的网格搜索 | 第68-69页 |
| ·实验分析 | 第69-72页 |
| ·本章总结 | 第72-74页 |
| 第4章 基于惩罚加权的 C-SVM 算法 | 第74-84页 |
| ·问题引出 | 第74-76页 |
| ·基于惩罚加权 C-SVM 描述 | 第76-80页 |
| ·实验分析 | 第80-83页 |
| ·实验数据选取 | 第80-81页 |
| ·实验数据分析 | 第81-83页 |
| ·本章小结 | 第83-84页 |
| 第5章 全文总结 | 第84-88页 |
| ·论文总结 | 第84-85页 |
| ·工作展望 | 第85-88页 |
| 参考文献 | 第88-96页 |
| 作者简介及科研成果 | 第96-98页 |
| 致谢 | 第98页 |