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基于机器学习的癌症检测研究
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基于机器学习的癌症检测研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
第一章 绪论第9-15页
　　1.1 研究背景及意义第9-10页
　　1.2 国内外研究现状第10-12页
　　　　1.2.1 癌症诊断第10-11页
　　　　1.2.2 蛋白质组学在癌症诊断中的应用第11-12页
　　　　1.2.3 代谢组学在癌症诊断中的应用第12页
　　1.3 本文主要研究工作第12-13页
　　1.4 本文主要创新点第13页
　　1.5 本文组织结构第13-15页
第二章 质谱数据预处理与相关算法介绍第15-25页
　　2.1 质谱数据获取及前期处理第15-17页
　　　　2.1.1 质谱数据获取第15-16页
　　　　2.1.2 质谱数据的前期处理第16-17页
　　2.2 特征维数约简第17-20页
　　　　2.2.1 特征降维第17-18页
　　　　2.2.2 特征选择第18-19页
　　　　2.2.3 k均值算法第19-20页
　　2.3 相关分类算法介绍第20-23页
　　　　2.3.1 BP神经网络第20页
　　　　2.3.2 支持向量机第20-22页
　　　　2.3.3 k近邻第22-23页
　　　　2.3.4 随机森林第23页
　　2.4 本章小结第23-25页
第三章 基于质谱数据的癌症检测算法设计第25-33页
　　3.1 癌症检测算法整体框架第25-26页
　　3.2 质谱数据特征初筛方法设计第26页
　　3.3 极限学习机分类模型设计第26-29页
　　　　3.3.1 ELM网络结构第26-27页
　　　　3.3.2 ELM模型优化方法及步骤第27-28页
　　　　3.3.3 ELM模型设计第28-29页
　　3.4 质谱特征选择算法设计第29-32页
　　　　3.4.1 粒子群算法原理第29-30页
　　　　3.4.2 粒子群算法流程第30页
　　　　3.4.3 质谱特征选择算法第30-32页
　　3.5 本章小结第32-33页
第四章 基于ELM的癌症分类实验第33-47页
　　4.1 数据集介绍第33-34页
　　　　4.1.1 卵巢癌数据集第33-34页
　　　　4.1.2 PPGL数据集第34页
　　4.2 癌症质谱数据预处理第34-36页
　　　　4.2.1 卵巢癌数据预处理第34-36页
　　　　4.2.2 PPGL数据预处理第36页
　　4.3 实验步骤第36-37页
　　　　4.3.1 样本初筛第36页
　　　　4.3.2 基于k均值的特征选择第36页
　　　　4.3.3 基于ELM算法的癌症分类第36-37页
　　4.4 实验结果分析第37-46页
　　　　4.4.1 评价指标介绍第37-38页
　　　　4.4.2 实验结果分析第38-46页
　　4.5 本章小结第46-47页
第五章 基于粒子群算法的特征选择及生物标记物确定第47-59页
　　5.1 实验流程第47-49页
　　　　5.1.1 基于粒子群算法的特征选择第47-48页
　　　　5.1.2 生物标记点挑选第48-49页
　　5.2 实验结果与分析第49-57页
　　　　5.2.1 卵巢癌特征提取及分类结果分析第49-50页
　　　　5.2.2 卵巢癌生物标记点挑选第50-55页
　　　　5.2.3 PPGL实验结果分析第55-57页
　　5.3 本章小结第57-59页
第六章 总结与展望第59-61页
　　6.1 总结第59-60页
　　6.2 展望第60-61页
参考文献第61-65页
在学期间的研究成果第65-66页
致谢第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。
 
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