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当前位置:教育论文中心首页--博士论文--基于特征选择的多变量数据分析方法及其在谱学研究中的应用
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基于特征选择的多变量数据分析方法及其在谱学研究中的应用
 
     论文目录
 
摘要第1-7页
Abstract第7-13页
第一章 综述第13-30页
   ·多变量数据分析中的特征选择问题第13-14页
   ·蛋白质组学质谱数据分析中的化学计量学方法第14-22页
     ·质谱数据预处理第16-18页
     ·特征选择第18-21页
     ·分类方法第21-22页
   ·近红外光谱分析中的化学计量学方法第22-28页
     ·光谱预处理技术第23-25页
     ·多元校正建模第25-27页
     ·模型精度第27页
     ·近红外光谱的变量选择第27-28页
   ·本文的主要研究内容第28-30页
第二章 本论文相关的几种多变量数据分析方法及原理第30-50页
   ·主成分分析及其扩展方法第30-34页
     ·主成分分析的基本算法第30-32页
     ·主成分分析算法的几种扩展第32-34页
   ·偏最小二乘法及其扩展方法第34-37页
     ·偏最小二乘法的基本算法第34-36页
     ·偏最小二乘法的扩展方法第36-37页
   ·非相关线性判别分析第37-40页
   ·独立成分分析第40-50页
     ·独立成分分析基本模型第41-42页
     ·数据的预处理第42-43页
     ·ICA的估计原理和估计方法第43-47页
     ·扩展独立成分分析第47-48页
     ·独立成分分析的若干应用第48-50页
第三章 基于ULDA的演进式特征选择方法及其在蛋白质组学质谱数据分析中的应用第50-62页
   ·概述第50-51页
   ·基于非相关线性判别分析的演进式特征选择方法原理第51-54页
     ·χ2算法(CHI2 algorithm)第51-52页
     ·非相关线性判别分析(ULDA)第52-53页
     ·基于ULDA的演进式特征选择方法(ULDA-HFS)第53-54页
   ·ULDA-HFS用于蛋白质组学质谱数据的生物标记物探寻及样本分类第54-56页
     ·数据集第54页
     ·数据处理第54-56页
   ·结果与讨论第56-61页
     ·χ2用于变量箱的选择第56-58页
     ·ULDA用于样本分类和变量选择第58-60页
     ·结果评价第60-61页
   ·本章小结第61-62页
第四章 ICA-ULDA算法及其在蛋白质组学质谱数据分析中的应用第62-77页
   ·引言第62-63页
   ·ICA—ULDA算法第63-67页
     ·ICA基本理论第63-64页
     ·ICA用于蛋白质组学质谱数据的特征提取第64页
     ·ULDA第64页
     ·数据分析方法步骤第64-67页
   ·数据集第67-68页
   ·结果与讨论第68-76页
     ·数据集A:结肠癌数据集第68-74页
     ·数据集B:卵巢癌数据集第74-76页
   ·本章小结第76-77页
第五章 基于F-score和偏最小二乘判别分析的特征选择方法及其在蛋白质组学质谱数据分析中的应用第77-87页
   ·引言第77-78页
   ·方法及数据集第78-81页
     ·基于F-score与偏最小二乘判别分析的分类特征选择方法原理第78-79页
     ·数据预处理第79-80页
     ·偏最小二乘判别分析第80页
     ·F-score第80-81页
     ·数据集第81页
   ·结果讨论第81-85页
     ·数据预处理第81-82页
     ·数据集A第82-84页
     ·数据集B第84-85页
   ·本章小结第85-87页
第六章 蒙特卡罗采样—递归偏最小二乘法用于近红外光谱分析的波长选择第87-103页
   ·引言第87-88页
   ·方法第88-89页
     ·蒙特卡罗采样第88页
     ·子集中变量的选择第88-89页
     ·最佳变量集的确定第89页
   ·数据集第89-91页
     ·玉米样品近红外光谱数据第89-90页
     ·生物样品近红外光谱数据第90-91页
     ·烟草样品近红外光谱数据第91页
   ·结果与讨论第91-102页
     ·蒙特卡罗采样次数的影响第91页
     ·根据EDF进行变量的逐步剔除第91-93页
     ·玉米湿度(corn moisture)数据分析第93-95页
     ·玉米蛋白质(corn protein)数据分析第95-97页
     ·人血清白蛋白(HSA)数据分析第97-99页
     ·人血清γ-球蛋白(γ-globulin)数据分析第99-101页
     ·烟草尼古丁(tobacco nicotine)数据分析第101-102页
   ·本章小结第102-103页
第七章 基于变量纯度的波长选择方法在近红外光谱分析中的应用第103-110页
   ·引言第103页
   ·方法第103-104页
   ·数据集第104页
     ·三组分体系近红外光谱数据集第104页
     ·烟草样品近红外光谱数据集第104页
   ·结果与讨论第104-109页
     ·三组分体系近红外光谱数据集第104-107页
     ·烟草样本近红外光谱数据集第107-109页
   ·本章小结第109-110页
全文总结第110-111页
参考文献第111-132页
攻读学位期间取得的学术成果第132-133页
致谢第133页

 
 
论文编号BS36984,这篇论文共133
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