基于反投影表示的肿瘤基因表达谱数据分类研究

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基于反投影表示的肿瘤基因表达谱数据分类研究

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基于反投影表示的肿瘤基因表达谱数据分类研究

论文目录
摘要	第4-5页
ABSTRACT	第5-9页
第一章绪论	第9-13页
1.1 研究背景及意义	第9-10页
1.2 国内外研究现状	第10-11页
1.3 本文的工作及安排	第11-13页
第二章肿瘤分类的基本理论	第13-27页
2.1 基因表达谱数据	第13-16页
2.1.1 基因表达谱数据的获取	第13-15页
2.1.2 基因表达谱数据的特点	第15-16页
2.2 肿瘤基因表达谱数据处理方法	第16-18页
2.2.1 基因表达谱数据的预处理	第16-17页
2.2.2 信息基因选择	第17-18页
2.3 分类方法	第18-23页
2.3.1 传统分类模型和稀疏表示方法的对比	第19-20页
2.3.2 支持向量机	第20-22页
2.3.3 稀疏表示分类器	第22-23页
2.4 肿瘤分类的性能评价	第23-25页
2.5 小结	第25-27页
第三章基于反投影表示和类别贡献率的肿瘤分类方法	第27-45页
3.1 基于稀疏表示的分类及其稳定性分析	第27-29页
3.2 反投影表示及其可行性分析	第29-31页
3.3 基于反投影表示的分类及其稳定性分析	第31-35页
3.3.1 一种新的分类准则——类别贡献率	第31-33页
3.3.2 基于反投影表示的分类及其稳定性分析	第33-35页
3.4 基于反投影表示的肿瘤分类方法	第35页
3.5 实验结果与分析	第35-43页
3.5.1 反投影表示的性能评价	第37页
3.5.2 类别贡献率的性能评价	第37-40页
3.5.3 鲁棒性	第40-42页
3.5.4 与目前基于SRC改进的分类技术的性能对比	第42-43页
3.5.5 计算复杂度分析	第43页
3.6 本章小结	第43-45页
第四章基于反投影表示和两阶段混合基因选择的肿瘤分类	第45-63页
4.1 两阶段混合基因选择方法	第45-50页
4.1.1 基因初选方法	第45-47页
4.1.2 Lasso方法	第47-48页
4.1.3 两阶段混合基因选择方法	第48-50页
4.2 实验结果与分析	第50-56页
4.2.1 基因初选的有效性检验	第51-52页
4.2.2 Lasso的可行性检验	第52页
4.2.3 两阶段混合基因选择的高效性检验	第52-54页
4.2.4 基于主成分分析的基因选择可视化	第54-56页
4.3 候选致病基因的分析	第56-61页
4.4 本章小结	第61-63页
总结与展望	第63-65页
参考文献	第65-69页
致谢	第69-71页
攻读硕士期间撰写的学术论文	第71-73页
攻读硕士期间参与的科研项目	第73-75页
攻读硕士期间获奖情况	第75页

本篇论文共75页，点击这进入下载页面。

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