| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-11页 |
| 第二章 支持向量机理论(SVM) | 第11-18页 |
| ·最优分类面 | 第11-12页 |
| ·线性支持向量分类机 | 第12-14页 |
| ·非线性支持向量分类机 | 第14-16页 |
| ·核函数 | 第16-18页 |
| 第三章 基于SVM的基因表达谱信息提取与分类 | 第18-27页 |
| ·模型框架 | 第18页 |
| ·基因表达谱数据与来源 | 第18页 |
| ·基于离散度分析和向量分类算法的特征提取 | 第18-23页 |
| ·势函数分类器设计 | 第23-24页 |
| ·SVM分类器设计 | 第24-25页 |
| ·实验结果分析与比较 | 第25-27页 |
| 第四章 函数集VC维的研究 | 第27-34页 |
| ·VC维相关概念 | 第27-30页 |
| ·n维空间线性指示函数集VC维的证明 | 第30-33页 |
| ·小结与展望 | 第33-34页 |
| 附录 | 第34-35页 |
| 参考文献 | 第35-38页 |
| 硕士期间发表论文 | 第38-39页 |
| 致谢 | 第39页 |