文摘
英文文摘
声明
第1章绪论
1.1课题研究背景
1.2基因芯片的数据分析
1.2.1基因微阵列数据的应用
1.2.2基因数据分析的方法
1.3本文的主要工作
第2章基因微阵列数据
2.1基因芯片技术
2.2基因微阵列数据
2.3基于基因微阵列数据的癌症诊断
第3章支持向量机
3.1统计学习理论
3.1.1经验风险最小化
3.1.2结构风险最小化
3.1.3 VC维
3.2支持向量机
3.2.1线性可分支持向量机
3.2.2非线性可分支持向量机
第4章遗传算法
4.1编码方法
4.2个体的适应度函数
4.3选择算子
4.4交叉算子
4.5变异算子
第5章本文所提出的方法
5.1 DNA微阵列数据的预处理
5.1.1实验数据及来源
5.1.2特征选取的方法
5.1.3特征基因的评估方法
5.2方法一:基于支持向量机方法
5.2.1分类模型
5.2.2数据的预处理
5.2.3基因微阵列数据的特征选取
5.2.4分类结果及方法稳定性评价
5.3方法二:基于遗传算法
5.3.1实验设计
5.3.2数据的预处理
5.3.4结果的判定及评价
5.3.5结果分析
5.4本章小结
第6章结束语
参考文献
致谢
攻读硕士学位期间取得的科研成果