基于成对约束降维和分类器集成的MicroRNA识别方法研究



基于成对约束降维和分类器集成的MicroRNA识别方法研究

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基于成对约束降维和分类器集成的MicroRNA识别方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
Abstract	第5-9页
第1章绪论	第9-13页
· 课题研究的意义及国内外现状	第9-10页
· 研究内容与创新点	第10-11页
· 论文的研究内容	第10-11页
· 论文的创新之处	第11页
· 论文的组织结构	第11-13页
第2章基于成对约束的降维与集成学习简介	第13-21页
· 基于成对约束的降维	第13-14页
· 基于成对约束的降维简介	第13页
· 基于成对约束的降维算法的研究与发展	第13-14页
· 集成学习	第14-17页
· 集成学习的基本概念	第14-15页
· 基分类器的生成方法	第15-16页
· 基分类器的组合方法	第16-17页
· 经典的集成学习方法	第17-20页
· Bagging	第17-18页
· Boosting	第18-20页
· Random Subspace	第20页
· 本章小结	第20-21页
第3章基于成对约束的半监督降维算法(LSLDA)	第21-29页
· 引言	第21页
· 线性判别分析(LDA)	第21-22页
· 基于成对约束的半监督降维算法(LSLDA)	第22-23页
· 算法思想	第22-23页
· 算法描述	第23页
· 实验	第23-28页
· 实验数据及参数设定	第24-25页
· 实验结果与分析	第25-28页
· 本章小结	第28-29页
第4章基于成对约束的集成算法(En-LSLDA)	第29-37页
· 引言	第29页
· 基于Bootstrap的采样方法	第29页
· 基于成对约束的集成算法(En-LSLDA)	第29-31页
· 算法思想	第30页
· 算法描述	第30-31页
· 实验	第31-36页
· 实验数据及参数设定	第31页
· 实验结果与分析	第31-36页
· 本章小结	第36-37页
第5章异构的分类器集成算法(EnH-LSLDA)	第37-46页
· 引言	第37页
· 基于随机子空间的特征选择方法	第37-38页
· 异构的分类器集成算法(EnH-LSLDA)	第38-39页
· 算法思想	第38页
· 算法描述	第38-39页
· 实验	第39-45页
· 实验数据及参数设定	第39-40页
· 实验结果与分析	第40-45页
· 本章小结	第45-46页
第6章总结与展望	第46-48页
· 工作总结	第46-47页
· 工作展望	第47-48页
参考文献	第48-55页
致谢	第55-56页
附录	第56 页

本篇论文共56页，点击这进入下载页面。

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