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论文说明:图表目录
声明
第1章绪论
1.1研究背景
1.2基因芯片或基因微阵列
1.3基因芯片或微阵列的应用
1.4本文主要工作
1.5本文的内容安排
第2章常用基因分类算法概述
2.1基因分类模型
2.2数据预处理
2.2.1阈值化
2.2.2 过滤
2.3特征提取技术
2.3.1主成分分析
2.3.2独立分量分析
2.3.3信噪比
2.3.4熵
2.3.5信息增益
2.4性能指标
2.5几种常用的基因分类算法
2.5.1 SVM
2.5.2 Na(i)ve Bayes算法
2.5.3 KNN
2.6基因分类算法性能评价
2.7结论
第3章基于蚁群算法的基因选择方法
3.1引言
3.2蚁群算法
3.2.1蚁群算法原理
3.2.2基本蚁群算法简介
3.3基于改进的蚁群优化算法的基因选择
3.3.1基因选择概述
3.3.2模型的建立
3.3.3算法描述
3.4实验分析
3.4.1参数分析
3.4.2对比实验
3.5结论
第4章基于遗传算法的基因聚类
4.1引言
4.2基于ICA的基因聚类
4.2.1 ICA概述
4.2.2基于ICA的基因聚类算法
4.3基于遗传算法的基因聚类
4.3.1累计量
4.3.2遗传算法的基因聚类可行性分析
4.3.2基于遗传算法的盲基因聚类算法
4.3.3算法描述
4.4算法性能分析与仿真实验
4.5结论
第5章一种改进的基因表达数据分类方法
5.1引言
5.2基于SVM-KNN分类算法的基因表达数据分类
5.2.1 SVM分类算法
5.2.2 KNN分类算法
5.2.3基于SVM-KNN算法的基因表达数据分类
5.3基于相关性的RFE算法
5.3.1 RFE算法
5.3.2基于相关性的RFE算法
5.4实验分析
5.4.1实验数据
5.4.2实验结果与分析
5.5结论
第6章基于多分类器组合模型的基因分类算法
6.1引言
6.2组合多分类器概述
6.3度量级信息计算方法
6.3.1相似度
6.3.2混淆距阵及后验概率
6.4一种新的多分类器组合模型
6.4.1模型说明
6.4.2模型实现
6.4.3算法描述
6.5实验分析
6.6结论
第7章识别具有显著功能注释关联的共表达基因集合
7.1引言
7.2方法和系统设计
7.3 SigClust所采用的相关性测量标准
7.4分析基因集合的功能注释信息
7.5识别具有显著功能类别关联的共表达基因集合
7.6基于网页的预测结果分析和展示
7.7测试结果
7.8讨论
结论与展望
参考文献
致谢
附录