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基于基因表达数据的肿瘤预测模型研究

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基于基因表达数据的肿瘤预测模型研究
论文目录
 
目 录第1-4 页
摘 要第4-5 页
Abstract第5-8 页
第 1 章 绪论第8-15 页
  · 课题背景及研究意义第8-9 页
  · 国内外研究现状第9-12 页
    · 主要的基因表达数据集第9 页
    · 研究的发展过程及现状第9-12 页
  · 本文的研究第12-14 页
    · 课题来源第12 页
    · 研究目的和研究内容第12-13 页
    · 论文的组织第13-14 页
  · 本章小结第14-15 页
第 2 章 数据库的建立第15-20 页
  · 基因表达水平的检测第15-16 页
    · 基因表达的基本概念第15-16 页
    · 基因表达水平的检测第16 页
  · 多发性骨髓瘤基因表达数据库的建立第16-17 页
  · 小圆蓝细胞瘤基因表达数据库的建立第17-18 页
  · 结肠癌基因表达数据库的建立第18-19 页
  · 本章小结第19-20 页
第 3 章 基于神经网络的多发性骨髓瘤预测模型第20-43 页
  · 多发性骨髓瘤 BP 预测模型第20-31 页
    · 建立模型的基本思路第20-22 页
    · 数据预处理的方法第22-24 页
    · 分类器和预测器的设计第24-28 页
    · 实验方法与结果分析第28-31 页
  · 多发性骨髓瘤自组织预测模型第31-41 页
    · 建立模型的基本思路第31-34 页
    · 数据预处理第34 页
    · 分类器和预测器的设计第34-37 页
    · 实验方法与结果分析第37-41 页
  · 不同预测模型的比较第41-42 页
    · 基本思路的比较第41 页
    · 预测模型性能的比较第41-42 页
  · 本章小结第42-43 页
第 4 章 基于神经网络的小圆蓝细胞瘤预测模型第43-56 页
  · 小圆蓝细胞瘤预测模型第43-54 页
    · 建立模型的基本思路第43-45 页
    · 数据预处理第45-46 页
    · 分类器的设计第46-47 页
    · 编码单元的设计第47-48 页
    · 实验方法与结果分析第48-54 页
  · 多发性骨髓瘤预测模型与小圆蓝细胞瘤预测模型比较第54-55 页
    · 基本思路的比较第54 页
    · 应用范围的比较第54-55 页
  · 本章小结第55-56 页
第 5 章 基于学习矢量量化算法的结肠癌预测模型第56-66 页
  · 建立预测模型第56-64 页
    · 建立模型的基本思路第56-57 页
    · 数据预处理第57-59 页
    · 预测器的设计第59-62 页
    · 实验方法与结果分析第62-64 页
  · 不同模型之间的比较第64-65 页
  · 本章小结第65-66 页
结 论第66-68 页
参考文献第68-73 页
攻读硕士学位期间发表的学术论文第73-74 页
致 谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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