基于生成对抗网络与群智能优化的基因选择方法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1课题研究背景和意义

1.2基因表达谱数据简述

1.3国内外研究现状

1.3.1基因选择方法研究现状分析

1.3.2小样本数据扩充方法研究现状分析

1.3.3群智能优化算法研究现状分析

1.4本文主要研究思路及内容

1.5论文组织结构

第二章 研究基础

2.1生成对抗神经网络

2.2粒子群优化算法

2.3人工蜂群算法

2.4超限学习机

2.5本章小结

第三章 基于条件约束的CGAN和二进制粒子群优化的基因选择方法

3.1数据预处理与过滤

3.2基于条件生成对抗网络与二进制粒子群算法的基因选择方法

3.2.1条件生成对抗网络

3.2.2基于类别约束项的CGAN生成模型

3.2.3基于y-CGAN与BPSO优化的基因选择方法

3.3实验与分析

3.3.1真实数据集及描述

3.3.2生成数据集及描述

3.3.3样本扩充的基因表达谱数据集

3.3.4样本扩充的基因子集分类性能对比及分析

3.3.5基因子集的生物学意义

3.3.6生成样本多样性的参数分析

3.3.7算法性能对比

3.4本章小结

第四章 基于双判别器的GAN和群智能优化的基因选择方法

4.1基于双判别器的生成对抗网络与群智能优化的基因选择方法

4.1.1基于双重判别器的生成对抗网络模型

4.1.2基于PSO与ABC的混合群智能优化算法

4.1.3基于DDCGAN-ABPSO-ELM的基因选择方法

4.2实验及分析

4.2.1数据集及描述

4.2.2基因子集的分类性能对比及分析

4.2.3基因子集的生物学意义

4.3算法性能分析

4.3.1样本多样性分析

4.3.2算法性能对比

4.4本章小结

第五章 基于GAN与群智能优化的基因选择系统设计与实现

5.1需求分析

5.2系统设计

5.2.1系统框架

5.2.2数据库设计

5.3基于生成对抗网络与群智能算法优化的基因选择系统

5.4本章小结

第六章 总结与展望

6.1全文工作总结

6.2未来工作展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的学术论文及参与的科研项目