基因微阵列数据分类系统的设计与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第11-19页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-15页 |
| 1.2.1 微阵列技术的国内外现状 | 第12-14页 |
| 1.2.2 基因表达数据分析的国内外现状 | 第14页 |
| 1.2.3 基因表达数据分析面临的挑战 | 第14-15页 |
| 1.3 本文的主要工作与创新点 | 第15-17页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第17-19页 |
| 第2章 相关技术介绍 | 第19-37页 |
| 2.1 微阵列技术与基因表达数据 | 第19-21页 |
| 2.1.1 DNA微阵列的原理 | 第19页 |
| 2.1.2 基因表达数据的特点 | 第19-20页 |
| 2.1.3 基因表达数据预处理 | 第20-21页 |
| 2.2 特征选择算法 | 第21-30页 |
| 2.2.1 特征选择概述 | 第21-23页 |
| 2.2.2 常见的特征选择算法 | 第23-25页 |
| 2.2.3 小波变换 | 第25-28页 |
| 2.2.4 粒子群优化算法 | 第28-30页 |
| 2.3 样本分类方法 | 第30-33页 |
| 2.3.1 支持向量机分类法 | 第30-31页 |
| 2.3.2 k-近邻分类法 | 第31-32页 |
| 2.3.3 随机森林分类法 | 第32-33页 |
| 2.4 排序融合 | 第33-34页 |
| 2.4.1 排序融合算法的概述 | 第33-34页 |
| 2.4.2 常见的排序融合算法 | 第34页 |
| 2.5 本章小结 | 第34-37页 |
| 第3章 需求分析与系统设计 | 第37-57页 |
| 3.1 可行性分析 | 第37-38页 |
| 3.2 系统总体需求分析 | 第38-40页 |
| 3.2.1 系统需求的基本描述 | 第38-39页 |
| 3.2.2 系统实现目标 | 第39-40页 |
| 3.3 系统功能需求分析 | 第40页 |
| 3.4 基因微阵列数据分类系统的设计思想 | 第40-41页 |
| 3.5 系统的整体设计 | 第41-46页 |
| 3.5.1 系统的功能模块设计 | 第42-43页 |
| 3.5.2 系统的逻辑设计 | 第43-44页 |
| 3.5.3 系统的流程设计 | 第44-46页 |
| 3.6 系统的详细设计 | 第46-48页 |
| 3.6.1 数据预处理模块设计 | 第46页 |
| 3.6.2 特征选择模块设计 | 第46-47页 |
| 3.6.3 分类器分类模块设计 | 第47-48页 |
| 3.7 系统的算法设计 | 第48-56页 |
| 3.7.1 数据预处理算法设计 | 第48页 |
| 3.7.2 特征选择算法设计 | 第48-53页 |
| 3 7.3 分类器算法设计 | 第53-54页 |
| 3.7.4 排序融合算法 | 第54-56页 |
| 3.8 本章小结 | 第56-57页 |
| 第4章 基因微阵列数据分类系统的实现 | 第57-67页 |
| 4.1 系统的开发语言与开发工具 | 第57页 |
| 4.2 系统模块实现 | 第57-65页 |
| 4.2.1 预处理模块的实现 | 第59-60页 |
| 4.2.2 特征选择模块的实现 | 第60-64页 |
| 4.2.3 分类器模块的实现 | 第64-65页 |
| 4.2.4 结果展示模块的实现 | 第65页 |
| 4.3 本章小结 | 第65-67页 |
| 第5章 系统测试与结果分析 | 第67-77页 |
| 5.1 实验数据与实验环境 | 第67页 |
| 5.2 特征提取与特征选择 | 第67-68页 |
| 5.3 分类效果系列指标 | 第68-70页 |
| 5.4 实验结果与分析 | 第70-75页 |
| 5.5 本章小结 | 第75-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83-85页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 | 第85页 |
