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基于改进人工蜂群算法的DNA微阵列数据分类研究

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基于改进人工蜂群算法的DNA微阵列数据分类研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 课题研究的背景和意义第10-12页
  · 课题研究的现状第12-14页
  · 本文研究的主要内容第14页
  · 本文的组织结构第14-16页
第2章 混沌鲶鱼效应改进的 ABC 算法第16-30页
  · 群智能算法概述第16-18页
  · ABC 算法的生物学原型第18-20页
  · ABC 算法的基本原理第20-24页
    · 蜜蜂种群初始化第21页
    · 引领蜂和跟随蜂交互开采花蜜源第21-22页
    · 侦查蜂搜索新蜜源第22-23页
    · ABC 算法的特点第23-24页
  · 混沌鲶鱼蜂群算法第24-29页
    · 混沌系统的特性第25-27页
    · 蜂群的混沌初始化第27页
    · 混沌鲶鱼蜂寻觅新花蜜源第27-29页
  · 本章小结第29-30页
第3章 基于混沌鲶鱼蜂群算法的 SVM 参数优化第30-47页
  · 分类第30-31页
  · 结构风险最小化第31-33页
  · 支持向量机第33-40页
    · 线性可分的 SVM第34-36页
    · 线性不可分的 SVM第36-38页
    · 非线性的 SVM第38-40页
  · 混沌鲶鱼蜂群算法寻优 SVM 参数模型第40-46页
    · 模型描述第40-42页
    · 实验及结果分析第42-46页
  · 本章小结第46-47页
第4章 基于 CCABC 算法的基因选择与 SVM 参数同步优化分类模型第47-58页
  · 混沌鲶鱼蜂群算法的二进制化第47-48页
  · CCABC 算法同步寻优基因选择与 SVM 参数的分类模型第48-51页
    · 蜜源的抽象化结构设计第48-49页
    · 适应度函数形式的设计第49-50页
    · 分类模型的整体框架第50-51页
  · 仿真实验及结果分析第51-57页
    · 实验运行环境第51页
    · DNA 微阵列数据集第51-52页
    · 模型参数设置第52页
    · 实验对比分析第52-57页
  · 本章小结第57-58页
第5章 总结与展望第58-60页
  · 本文工作总结第58-59页
  · 未来研究展望第59-60页
参考文献第60-64页
作者简介及在学期间所取得的科研成果第64-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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