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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
本篇论文共
102
页,
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