支持向量机在基因表达数据中的研究

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支持向量机在基因表达数据中的研究

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支持向量机在基因表达数据中的研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-11 页
第一章绪论	第11-18 页
· 问题的提出及研究意义	第11-12 页
· 选题背景及研究现状	第12-16 页
· 基因微阵列表达数据的研究现状	第12-13 页
· 支持向量机的研究现状	第13-14 页
· 支持向量机在基因表达数据中的研究现状	第14-16 页
· 本文主要工作和创新点	第16-18 页
第二章基因表达数据	第18-32 页
· 生物信息学概述	第18-21 页
· 飞速增长的生物信息学	第18-19 页
· 生物信息学的研究内容	第19-20 页
· 生物信息学的研究意义	第20-21 页
· 基因芯片技术	第21-22 页
· 基因表达数据分析	第22-32 页
· 基因表达数据的采集	第23-25 页
· 基因表达数据的预处理	第25-28 页
· 基因表达数据分析	第28-32 页
第三章基因表达数据中的特征选择与提取方法	第32-39 页
· 引言	第32-33 页
· 特征选择方法	第33-36 页
· 信噪比方法(S2N)	第33-34 页
· 递归特征消除(RFE)	第34-35 页
· 选择合适数目的特征	第35-36 页
· 特征提取方法	第36-39 页
· 主成分分析	第36-37 页
· 核主成分分析	第37-39 页
第四章分类问题和支持向量机理论	第39-52 页
· 引言	第39-40 页
· 分类方法概述	第40-41 页
· 统计学习理论	第41-44 页
· 机器学习	第41 页
· VC维	第41-42 页
· 推广性的界	第42-43 页
· 结构风险最小化	第43-44 页
· 支持向量机理论	第44-46 页
· 广义最优化分类面	第44-45 页
· 支持向量机基本理论	第45-46 页
· 支持向量机分类算法	第46-52 页
· 二分类算法	第46-47 页
· 多分类算法	第47-52 页
第五章基因表达数据分类实验	第52-63 页
· 问题的提出	第52 页
· 实验数据与来源	第52-54 页
· 数据处理	第54-55 页
· 分类器构造	第55-57 页
· 实验结果与分析	第57-62 页
· 二分类情况	第58-60 页
· 多分类情况	第60-62 页
· 本章小结	第62-63 页
第六章总结与展望	第63-65 页
参考文献	第65-70 页
附录	第70-71 页
致谢	第71页

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