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基于filter和ICA的LDA算法在微阵列数据中的应用

论文目录

摘要	第1-4页
Abstract	第4-7页
第一章绪论	第7-13页
·研究背景及意义	第7-8页
·国内外研究背景	第8-10页
·本文工作	第10-11页
·章节安排	第11-13页
第二章相关理论介绍	第13-25页
·微阵列数据	第13-17页
·微阵列数据简介	第13-14页
·微阵列数据分析的发展现状	第14-16页
·FILTER 与 WRAPPER	第16-17页
·线性鉴别分析理论	第17-20页
·经典的 LDA 算法	第17-18页
·LDA 改进算法小结	第18-20页
·独立分量分析	第20-22页
·本章小结	第22-25页
第三章基于 FILTER 和独立分量分析的 LDA 算法	第25-43页
·可行性分析	第25-26页
·一种新的分层提取特征的 LDA 算法设计	第26-29页
·FILDA 算法的实验及分析	第29-34页
·实验流程	第29-30页
·实验结果及分析	第30-34页
·FILDA 算法与其他 LDA 算法的对比实验	第34-37页
·FILDA 算法与 FPLDA 改进算法的对比实验	第37-40页
·ICA 与 PCA	第37-38页
·实验设计及结果分析	第38-40页
·对于实验中一些问题的探讨	第40页
·本章小结	第40-43页
第四章基于集成学习和独立分量分析的 LDA 算法	第43-49页
·集成学习思想的引入	第43-44页
·扩展的基于独立分量分析的 LDA 算法设计	第44-45页
·EFILDA 算法与 FILDA 算法的对比实验	第45-47页
·本章小节	第47-49页
第五章结束语	第49-51页
致谢	第51-53页
参考文献	第53-61页
研究成果	第61-62页

论文编号BS2006392，这篇论文共62页会员购买按0.35元/页下载，共需支付21.7元。直接购买按0.5元/页下载，共需要支付31元。

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