基于安卓平台的生物样本库信息系统的实现



基于安卓平台的生物样本库信息系统的实现

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基于安卓平台的生物样本库信息系统的实现

论文目录
摘要	第1-6页
abstract	第6-10页
第1章绪论	第10-17页
1.1 研究背景	第10-12页
1.1.1 应用背景	第10-11页
1.1.2 研究意义	第11-12页
1.2 研究现状	第12-15页
1.2.1 Android技术及移动端生物样本系统发展现状	第12-13页
1.2.2 机器学习与支持向量机在基因功能表达预测方面的研究现状	第13-15页
1.3 论文的主要工作	第15页
1.4 论文结构	第15-17页
第2章基于Android生物样本库信息管理系统的分析与设计	第17-27页
2.1 系统分析	第17-21页
2.1.1 业务需求分析	第17-19页
2.1.2 数据流分析	第19-20页
2.1.3 非功能需求分析	第20-21页
2.2 系统的整体设计	第21-24页
2.2.1 系统整体架构	第21-22页
2.2.2 功能模块设计	第22-23页
2.2.3 手机端和服务器交互设计	第23-24页
2.3 数据库设计	第24-26页
2.4 本章小结	第26-27页
第3章基于Android生物样本库信息管理系统的实现	第27-36页
3.1 Android客户端功能实现过程	第27-30页
3.1.1 用户及权限管理模块的实现	第27-28页
3.1.2 设备管理模块的实现	第28-30页
3.1.3 基因表达分类模块的实现	第30页
3.2 客户端界面设计及效果展示	第30-35页
3.3 本章小结	第35-36页
第4章支持向量机相关理论知识	第36-42页
4.1 SVM算法的统计学基础	第36-38页
4.1.1 VC维	第36-37页
4.1.2 推广误差边界	第37页
4.1.3 结构风险最小化原则	第37-38页
4.2 支持向量机SVM	第38-41页
4.2.1 最优分类面	第39-40页
4.2.2 核函数	第40-41页
4.2.3 参数选取方法	第41页
4.3 本章小结	第41-42页
第5章特征选择方法	第42-50页
5.1 特征选择概述	第42-44页
5.2 特征选择方法类型	第44-46页
5.2.1 按照搜索策略类型分类的特征选择法	第44-45页
5.2.2 按照与学习算法的关系分类的特征选择法	第45-46页
5.3 特征选择方法的影响因素及选取原则	第46-48页
5.4 SVM-RFE算法	第48-49页
5.4.1 算法概述	第48页
5.4.2 算法流程	第48-49页
5.4.3 算法优缺点	第49页
5.5 本章小结	第49-50页
第6章 FCSVM-RFE算法在基因表达分类中的应用	第50-65页
6.1 基因表达分类问题描述	第50-51页
6.2 FCSVM-RFE以及在基因分类上的应用	第51-54页
6.2.1 基因聚类	第51-52页
6.2.2 基因代表	第52-53页
6.2.3 基因排名	第53-54页
6.3 实验数据来源及描述	第54-56页
6.3.1 基因表达数据来源	第54-55页
6.3.2 基因表达数据形式	第55-56页
6.4 基因分类模型的设计	第56-58页
6.4.1 芯片数据预处理	第56-57页
6.4.2 评价标准	第57-58页
6.4.3 参数设置	第58页
6.5 实验过程与结果	第58-65页
6.5.1 实验过程	第59-62页
6.5.2 实验结果	第62-65页
第7章总结与展望	第65-67页
致谢	第67-68页
参考文献	第68-71页
个人简历	第71页

本篇论文共71页，点击这进入下载页面。

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