基于基因表达谱数据的肿瘤分类算法研究

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摘要

第1章绪论

1．1课题研究背景和意义

1．2国内外研究现状及存在问题

1．3本文主要研究工作

1．4本文研究内容与组织结构

第2章基因表达谱数据研究基础

2．1基因芯片技术

2．2基因表达谱数据

2．2．1基因表达谱数据的获取

2．2．2基因表达谱数据的特点

2．3基因表达谱数据的分析和处理

2．3．1基因表达谱数据的预处理

2．3．2基因表达谱数据的特征选择

2．3．3基因表达谱数据的分类

2．4本章小结

第3章特征提取算法和分类算法介绍

3．1 ReliefF特征提取算法

3．2粒子群优化算法

3．2．1粒子群算法的原理

3．2．2粒子群算法的数学模型

3．3极限学习机

3．3．1单隐层反馈神经网络

3．3．2极限学习机

3．4本章小结

第4章基于改进WELM的肿瘤分类

4．1改进加权极限学习机分类算法

4．1．1加权极限学习机

4．1．2分类算法

4．2实验与结果分析

4．2．1基因表达谱数据集

4．2．2评价指标

4．2．3改进WELM在基因表达谱数据上实验分析

4．3本章小结

第5章基于改进PSO和WELM的肿瘤分类

5．1基于改进PS0算法的WELM的分类算法

5．1．1改进粒子群优化算法

5．1．2分类算法

5．2实验与结果分析

5．2．1改进PSO算法对比其他PSO算法对比实验与结果分析

5．2．2改进PSO和WELM算法在基因表达谱数据上的实验和结果分析

5．3本章小结

第6章总结和展望

6．1总结

6．2展望

参考文献

致谢

攻读学位期间发表论文