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基于遗传算法的双聚类算法在基因表达数据中的研究

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基于遗传算法的双聚类算法在基因表达数据中的研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-11页
第一章 绪论第11-19页
  1.1 研究背景及意义第11-12页
  1.2 国内外研究现状第12-17页
    1.2.1 基于单目标遗传算法的双聚类算法第13-15页
    1.2.2 基于多目标遗传算法的双聚类算法第15-17页
  1.3 本文的工作概要和内容安排第17-19页
    1.3.1 主要工作第17页
    1.3.2 论文的章节安排第17-19页
第二章 基因表达数据及其双聚类方法第19-47页
  2.1 基因表达数据第19-20页
  2.2 聚类分析第20-24页
    2.2.1 常用的相似性度量的距离函数第20-21页
    2.2.2 常用的聚类分析方法第21-24页
  2.3 双聚类第24-32页
    2.3.1 背景和意义第24-25页
    2.3.2 双聚类的定义第25-26页
    2.3.3 双聚类的模式第26-29页
    2.3.4 双聚类的评价函数第29-32页
  2.4 Cheng and Church双聚类算法第32-33页
  2.5 基于遗传算法的双聚类算法第33-46页
    2.5.1 遗传算法简介第33-40页
    2.5.2 研究现状第40-42页
    2.5.3 典型的单目标遗传双聚类算法第42-44页
    2.5.4 典型的多目标遗传双聚类算法第44-46页
  2.6 本章小结第46-47页
第三章 基于双阶进化的双聚类算法第47-60页
  3.1 算法框架概述第47-48页
  3.2 检测双聚类种子第48-51页
    3.2.1 矩阵变换第48-50页
    3.2.2 聚类检测过程第50-51页
  3.3 Pop-R&C和Pop-B种群的构成第51-52页
  3.4 种群个体适应度的设计第52-54页
    3.4.1 Pop-R&C种群个体适应度设计第53页
    3.4.2 Pop-B种群个体适应度设计第53-54页
  3.5 双阶进化过程第54-58页
    3.5.1 种群的初始化第54-55页
    3.5.2 种群的遗传算子第55-56页
    3.5.3 Pop-R&C和Pop-B种群之间的交配第56-58页
  3.6 BP-EBA算法框架流程第58-59页
  3.7 本章小结第59-60页
第四章 实验结果与分析第60-79页
  4.1 实验设计第60-61页
    4.1.1 实验平台描述第61页
  4.2 人工数据集第61-71页
    4.2.1 实验结果评价指标第61-62页
    4.2.2 实验数据集和实验参数设置第62-63页
    4.2.3 噪声实验设计及结果分析第63-67页
    4.2.4 重叠性实验设计及结果分析第67-70页
    4.2.5 算法收敛性实验第70-71页
  4.3 真实数据集第71-78页
    4.3.1 实验数据集和实验参数设置第71-73页
    4.3.2 实验结果评价指标第73页
    4.3.3 实验结果与分析第73-78页
  4.4 本章小结第78-79页
总结与展望第79-81页
本文工作总结第79-80页
工作展望第80-81页
参考文献第81-86页
攻读硕士学位期间取得的研究成果第86-88页
致谢第88-89页
附件第89页

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