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基于压缩感知的医学数据分类研究

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基于压缩感知的医学数据分类研究
论文目录
 
摘要第4-6页
Abstract第6-10页
第一章 绪论第10-16页
  1.1 研究背景第10-11页
  1.2 研究现状第11-13页
  1.3 研究内容第13-14页
  1.4 论文结构第14-16页
第二章 压缩感知和医学数据分类第16-31页
  2.1 压缩感知理论第16-21页
    2.1.1 信号稀疏表示第16-17页
    2.1.2 观测矩阵第17-18页
    2.1.3 信号重构算法第18-20页
    2.1.4 压缩感知的应用第20-21页
  2.2 医学数据简介第21-23页
    2.2.1 DNA微阵列简介第21-23页
    2.2.2 实验数据第23页
  2.3 常用的降维方法第23-26页
    2.3.1 高斯随机矩阵第23-24页
    2.3.2 主成分分析第24-25页
    2.3.3 奇异值分解第25页
    2.3.4 Relief-F过滤法第25-26页
  2.4 医学数据分类模型第26-30页
    2.4.1 支持向量机第27-28页
    2.4.2 决策树第28-29页
    2.4.3 K最近邻分类第29-30页
  2.5 本章小结第30-31页
第三章 基于K-SVD字典学习算法的医学数据分类第31-55页
  3.1 基于K-SVD字典学习算法的压缩感知模型第31-32页
  3.2 信号重构方法第32-37页
    3.2.1 GroupKSVD-MOMP算法第34-35页
    3.2.2 GroupKSVD-ADMM算法第35-37页
  3.3 样本类别判断第37-38页
  3.4 实验结果和分析第38-54页
    3.4.1 二分类的DLBCL数据集第38-42页
    3.4.2 三分类的Leukemia数据集第42-46页
    3.4.3 四分类的SRBCT数据集第46-50页
    3.4.4 五分类的Brain数据集第50-54页
  3.5 本章小结第54-55页
第四章 基于双向压缩感知的医学数据分类第55-68页
  4.1 双向压缩感知模型第55-56页
  4.2 信号重构方法第56-62页
    4.2.1 Bi-OMP算法第56-58页
    4.2.2 Bi-ADMM算法第58-62页
  4.3 样本类别判断第62-63页
  4.4 实验结果和分析第63-67页
  4.5 本章小结第67-68页
第五章 基于多核学习和压缩感知的医学数据分类第68-81页
  5.1 多核学习第68-70页
    5.1.1 核方法第68-69页
    5.1.2 多核学习第69-70页
  5.2 基于多核学习的压缩感知模型第70-72页
  5.3 信号重构方法第72-75页
    5.3.1 MKL-MOMP算法第73页
    5.3.2 MKL-ADMM算法第73-75页
  5.4 实验结果和分析第75-80页
  5.5 本章小结第80-81页
第六章 总结与展望第81-83页
  6.1 总结第81-82页
  6.2 展望第82-83页
参考文献第83-88页
致谢第88-89页
攻读学位期间发表的学术论文与参加的研究工作第89-90页

本篇论文共90页,点击这进入下载页面
 
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