基因表达数据的若干挖掘方法研究



基因表达数据的若干挖掘方法研究

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基因表达数据的若干挖掘方法研究

论文目录
摘要	第1-5 页
Abstract	第5-10 页
第一章引言	第10-16 页
· 生物信息学	第10-11 页
· 基因表达数据	第11-13 页
· 基因芯片	第11-12 页
· 基因表达数据的表示	第12 页
· 基因表达数据对生物信息学的意义	第12-13 页
· 基因表达数据挖掘	第13-14 页
· 论文的主要工作	第14-15 页
· 论文组织	第15-16 页
第二章基因表达数据挖掘技术	第16-27 页
· 数据挖掘技术	第16 页
· 数据挖掘的对象及主要任务	第16-17 页
· 数据挖掘在基因表达数据分析中的应用	第17-27 页
· 聚类分析	第17-19 页
· 双向聚类	第19-25 页
· 关联规则及其在基因表达数据挖掘分析中的应用	第25-27 页
第三章基因表达数据的确定性双向聚类	第27-40 页
· 问题描述	第27 页
· 相关工作	第27-29 页
· 蚁群算法	第29-32 页
· 蚁群算法的基本原理	第29-31 页
· 蚁群算法模型	第31-32 页
· ACA-BICLUSTERING 算法的主要思想	第32-33 页
· 基于蚁群算法的双向聚类模型	第33-36 页
· 概率公式的选择	第34-35 页
· 启发式公式的选择	第35 页
· 信息素的更新公式	第35 页
· 聚类结果评价公式	第35-36 页
· 对K 个初始聚类的质量改进框架	第36 页
· 实验结果分析	第36-39 页
· 本章小结	第39-40 页
第四章基因表达数据的不确定性双向聚类	第40-52 页
· 相关工作	第40-41 页
· 确定性双向聚类问题的基本概念	第41-42 页
· 基于确定的双向聚类模型的算法	第42-47 页
· 两列数据的聚类求取	第42-44 页
· 剪枝策略	第44 页
· 合并聚类	第44-47 页
· 实验结果与分析	第47-48 页
· 算法执行分析	第47 页
· 实验结果及分析	第47-48 页
· 增量数据的聚类	第48-51 页
· 算法思想	第48-49 页
· 实验结果	第49-51 页
· 本章小节	第51-52 页
第五章基因表达数据的频繁模式的挖掘	第52-62 页
· 问题描述	第52-53 页
· 相关工作	第53 页
· 基因表达数据和混合搜索树	第53-56 页
· 基因表达数据	第53-54 页
· 行集、项目集混合搜索树	第54-56 页
· EMHCP 算法	第56-60 页
· 算法的思路	第56-57 页
· 剪枝策略	第57-58 页
· EMHCP 算法的框架	第58-60 页
· 实验结果及分析	第60-61 页
· 本章小结	第61-62 页
第六章结论	第62-65 页
· 本文的主要研究成果	第62-63 页
· 未来的研究方向	第63-65 页
参考文献	第65-73 页
致谢	第73-74 页
攻读学位期间发表学术论文目录	第74 页
攻读学位期间参与科研项目	第74 页

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