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基于支持向量机的癌症诊断研究

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基于支持向量机的癌症诊断研究
论文目录
 
摘要第1-5 页
ABSTRACT第5-11 页
1 绪论第11-19 页
  · 问题的提出及研究意义第11-14 页
    · 问题的提出第11-14 页
    · 研究的意义第14 页
  · 国内外研究现状第14-17 页
    · 计算机辅助癌症诊断的现状第14-17 页
  · 本文研究的目的和研究内容第17-19 页
    · 本文研究的目的第17 页
    · 本文研究的主要内容第17-19 页
2 特征向量的提取和选择第19-35 页
  · 引言第19 页
  · 特征提取第19-23 页
    · 图片的预处理及特征提取第20-23 页
    · 其它特征第23 页
  · 特征选择第23-31 页
    · 特征的归一化第23-24 页
    · 过滤式特征选择第24-27 页
    · Wrapper 特征选择第27-31 页
    · 其他常用特征选择方法第31 页
    · 过滤式和Wrapper 特征选择的性能分析第31 页
  · 特征评价第31-33 页
  · 本章小结第33-35 页
3 常用分类器第35-45 页
  · 贝叶斯分类器第35-37 页
    · 朴素贝叶斯分类器第35-36 页
    · TANC 贝叶斯分类器第36-37 页
    · 选择性无限贝叶斯分类器第37 页
  · K -近邻分类器第37-39 页
    · K-NN第38 页
    · Kernel K-NN第38-39 页
  · 决策树分类器第39-41 页
  · 概率神经网络第41 页
  · 人工神经网络第41-44 页
  · 本章小结第44-45 页
4 统计学习理论与支持向量机第45-61 页
  · 统计学习理论第45-48 页
    · 经验风险最小化原则及其不足第45-46 页
    · 统计学习理论的主要思想第46-48 页
  · 支持向量机简介第48-49 页
  · 支持向量机分类原理第49-53 页
    · 线性可分情形第49-51 页
    · 非线性可分情形第51-52 页
    · 核函数第52-53 页
  · 常见支持向量机第53-56 页
    · 单类支持向量机第53-54 页
    · 多类支持向量机第54-55 页
    · 最小二乘支持向量机第55-56 页
  · 支持向量机的应用第56-59 页
    · 支持向量机用于文本分类第56-57 页
    · 支持向量机用于图像识别第57 页
    · 支持向量机用于工业生产领域第57-58 页
    · 支持向量机用于语音识别第58 页
    · 支持向量机在生物、医学中的应用第58-59 页
  · 本章小结第59-61 页
5 基于支持向量机的辅助癌症诊断第61-77 页
  · 利用人体血液中6 种元素浓度进行癌症辅助诊断第61-69 页
    · 实验一第61-64 页
    · 实验二第64-69 页
    · 结果及讨论第69 页
  · 利用细针活检数据进行乳腺癌辅助诊断第69-75 页
    · 实验一第71-73 页
    · 实验二第73-74 页
    · 结果及讨论第74-75 页
  · 本章小结第75-77 页
6 基于支持向量机的乳腺癌预后状态预测第77-85 页
  · 支持向量机用于乳腺癌预后状态预测第77-83 页
    · 实验一第77-79 页
    · 实验二第79-82 页
    · 结果及讨论第82-83 页
  · 本章小结第83-85 页
7 结论与展望第85-87 页
  · 主要结论第85 页
  · 后续研究工作的展望第85-87 页
致谢第87-89 页
参考文献第89-101 页
附录第101-102 页
  附录A 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录第101-102 页
  附录B 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目及获奖情况第102页

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