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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,
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。
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