| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-9页 |
| 绪论 | 第9-21页 |
| 1 STR 和SNP 的多态性及其应用 | 第9-13页 |
| 2 检测方法 | 第13-17页 |
| 3 近红外光谱技术与化学模型识别 | 第17-20页 |
| 4 本论文的研究目的 | 第20-21页 |
| 第一部分 基于近红外光谱-化学模式识别测定D165539 基因座的基因型 | 第21-66页 |
| 第一章 利用近红外光谱技术对STR 基因分型的支持向量机方法学研究 | 第22-32页 |
| 1 引言 | 第22页 |
| 2 理论 | 第22-25页 |
| 3 实验 | 第25-26页 |
| 4 结果与讨论 | 第26-31页 |
| 5 结论 | 第31-32页 |
| 第二章 STR 基因分型的线性判别模型的探索 | 第32-39页 |
| 1 引言 | 第32页 |
| 2 主判别变量法 | 第32-33页 |
| 3 实验 | 第33-34页 |
| 4 结果与讨论 | 第34-38页 |
| 5 结论 | 第38-39页 |
| 第三章 基于近红外光谱-主判别变量研究STR 基因分型的线性判别模型 | 第39-52页 |
| 1 引言 | 第39页 |
| 2 实验 | 第39-41页 |
| 3 结果与讨论 | 第41-51页 |
| 4 结论 | 第51-52页 |
| 第四章 初步建立D165539 基因座的基因型判别树 | 第52-66页 |
| 1 引言 | 第52页 |
| 2 建模样本的构建 | 第52页 |
| 3 PDV 法建立四种STR 基因型的判别树的思想 | 第52-53页 |
| 4 PDV 将四种STR 基因型分成两大类 | 第53-58页 |
| 5 STR 基因型9-9 和9-11 的PDV 分类模型 | 第58-62页 |
| 6 STR 基因型11-11 和9-12 的PDV 分类模型 | 第62-65页 |
| 7 结论 | 第65-66页 |
| 第二部分 利用多元光谱分析法研究SNP 的分型 | 第66-80页 |
| 第五章 利用近红外光谱结合人工神经网络测定SNP 基因型 | 第67-80页 |
| 1 引言 | 第67-68页 |
| 2 人工神经网络的基本原理 | 第68-71页 |
| 3 实验 | 第71-73页 |
| 4 结果与讨论 | 第73-79页 |
| 5 结论 | 第79-80页 |
| 结论与展望 | 第80-82页 |
| 1 结论 | 第80-81页 |
| 2 展望 | 第81-82页 |
| 参考文献 | 第82-87页 |
| 攻读硕士学位期间发表论文 | 第87-88页 |
| 致谢 | 第88页 |
