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机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用

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机器学习算法在肺腺癌患者吸烟史分类中的应用
论文目录
 
中文摘要第1-5页
abstract第5-9页
第一章 绪论第9-14页
  1.1 课题的研究背景及意义第9-10页
  1.2 研究现状第10-13页
    1.2.1 关于特征变量的识别第10-12页
    1.2.2 关于吸烟相关肺腺癌的研究第12-13页
  1.3 本文的主要工作第13-14页
第二章 机器学习算法及其在不同领域的应用第14-21页
  2.1 机器学习算法应用简介第14-15页
  2.2 机器学习算法在澳门金沙官方网站手机版信息学中的应用第15-17页
    2.2.1 特征变量筛选第15-16页
    2.2.2 模式识别与分类第16-17页
  2.3 机器学习算法概述第17-21页
    2.3.1 SVM算法基本原理及应用第17-18页
    2.3.2 PLS算法基本原理及应用第18-20页
    2.3.3 KPLS算法基本原理及应用第20-21页
第三章 肺腺癌吸烟相关模式识别分类及特征基因识别第21-47页
  3.1 引言第21-22页
  3.2 数据与预处理第22-23页
    3.2.1 数据集第22-23页
    3.2.2 数据预处理方法第23页
  3.3 基于多重迭代优化的特征基因识别与模式识别分类第23-26页
    3.3.1 特征基因识别的多重迭代优化第23-25页
    3.3.2 肺腺癌吸烟相关的模式识别分类第25页
    3.3.3 模式识别分类模型的优化第25-26页
    3.3.4 模式识别分类流程图第26页
  3.4 模式识别模型评价方法第26-27页
  3.5 结果与讨论第27-39页
    3.5.1 基于GE数据的特征基因第27-33页
    3.5.2 基于ME数据的特征基因第33-38页
    3.5.3 与已有类似研究结果的比较第38-39页
  3.6 代谢通路与基因功能分析第39-46页
    3.6.1 特征基因KEGG分析第39-41页
    3.6.2 特征基因IPA分析第41-45页
    3.6.3 基因功能注释第45-46页
  3.7 本章小结第46-47页
第四章 探索基于拷贝数变异数据的模式识别分类与特征基因识别第47-57页
  4.1 引言第47-48页
  4.2 数据与预处理第48-49页
    4.2.1 数据集第48页
    4.2.2 数据预处理方法第48-49页
  4.3 结果与讨论第49-53页
    4.3.1 模式识别分类及结果第49-52页
    4.3.2 特征基因及其特征第52-53页
  4.4 代谢通路与基因功能分析第53-56页
    4.4.1 特征基因KEGG分析第53-54页
    4.4.2 特征基因IPA分析第54-56页
    4.4.3 基因功能注释第56页
  4.5 本章小结第56-57页
第五章 工作总结与展望第57-59页
  5.1 工作总结第57页
  5.2 展望第57-59页
参考文献第59-65页
发表论文和参加科研情况说明第65-66页
致谢第66-67页

本篇论文共67页,点击这进入下载页面
 
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