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定量结构活性相关性研究与高维微阵列数据分析中的化学计量学新算法

摘要第1-7页
Abstract第7-14页
第1章 绪论第14-23页
   ·定量构效关系研究第15-16页
   ·基因微阵列数据分析第16-18页
   ·支持向量机第18-19页
   ·分类与回归树第19页
   ·粒子群优化算法第19-20页
   ·本论文的研究工作第20-23页
第2章 粒子群优化算法用于训练基于径向基函数网络变换的非线性支持向量机及其 QSAR 研究应用第23-38页
   ·前言第23-24页
   ·理论第24-26页
     ·支持向量机回归第24页
     ·基于径向基函数网络变换的非线性支持向量机第24-25页
     ·粒子群优化算法第25-26页
   ·数据集第26-32页
     ·艾滋病病毒逆转录酶抑制剂(HIV-1 RT)数据第26-29页
     ·血小板源性生长因子受体抑制剂(PDGFR)数据第29-32页
   ·结果与讨论第32-37页
     ·艾滋病病毒逆转录酶抑制剂(HIV-1 RT)数据第32-34页
     ·血小板源性生长因子受体抑制剂(PDGFR)数据第34-37页
   ·小结第37-38页
第3章 改进的离散粒子群算法用于自适应构建全局最优的分类与回归树第38-59页
   ·前言第38-39页
   ·理论第39-44页
     ·分类与回归树第39-41页
     ·改进的离散粒子群优化算法第41-42页
     ·改进的离散粒子群算法用于自适应构建分类与回归树第42-44页
     ·目标函数第44页
   ·数据集第44-49页
     ·类黄酮衍生物作为p561ck 酪氨酸激酶抑制剂数据第44-48页
     ·表皮生长因子受体(EGFR)酪氨酸酶抑制剂数据第48-49页
   ·结果与讨论第49-58页
     ·类黄酮衍生物作为p561ck 酪氨酸激酶抑制剂数据第49-54页
     ·表皮生长因子受体(EGFR)酪氨酸酶抑制剂数据第54-58页
   ·小结第58-59页
第4章 粒子群优化算法用于训练变量加权的支持向量机及其QSAR 应用第59-77页
   ·前言第59-60页
   ·理论第60-61页
   ·数据集第61-72页
     ·糖原合成酶激酶-3α(GSK-3α)抑制剂数据第61-67页
     ·碳酸酐酶II(CAII)抑制剂数据第67-72页
   ·结果与讨论第72-76页
     ·糖原合成酶激酶-3α(GSK-3α)抑制剂数据第72-74页
     ·碳酸酐酶II(CAII)抑制剂数据第74-76页
   ·小结第76-77页
第5章 基于概率密度函数相似性的变量选择方法用于高维微阵列数据的支持向量机分类第77-92页
   ·前言第77-79页
   ·理论第79-81页
     ·基于概率密度函数相似性选择基因第79-80页
     ·分块核变换支持向量机第80-81页
   ·结果与讨论第81-90页
     ·数据集第81页
     ·基因选择第81-87页
     ·分块核变换的支持向量机分类第87-90页
   ·小结第90-92页
第6章 基于分割区间纯度的变量选择方法用于分块核变换的支持向量机高维微阵列数据分类第92-104页
   ·前言第92-94页
   ·理论第94-97页
     ·基于分割区间纯度的变量选择方法第94-95页
     ·分块核变换的支持向量机第95-97页
   ·结果与讨论第97-103页
     ·小圆蓝细胞癌数据第97-99页
     ·GCM 数据第99-103页
   ·小结第103-104页
第7章 单模转换基于分割区间纯度所选变量用于分类回归树的高维微阵列数据分类第104-113页
   ·前言第104-105页
   ·理论第105-107页
     ·基于分割区间纯度的变量选择方法第105-106页
     ·变量的单模变换及分类回归树建模第106-107页
   ·结果与讨论第107-111页
     ·白血病数据第107-109页
     ·小圆蓝细胞癌数据第109-111页
   ·小结第111-113页
结论第113-115页
参考文献第115-133页
附录 A 攻读学位期间发表及完成的论文目录第133-135页
致谢第135页

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