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摘要
英文摘要
目录
第一章绪论
1．1 课题的背景及意义
1．2 生物信息学概述
1．2．1 基因变异
1．2．2 基因测序技术
1．3 集成算法概述
1．4 分类算法概述
1．4．1 神经网络
1．4．2 支持向量机
1．5 本文的研究内容
1．6 本文的创新点
第二章基因缺失变异检测数据准备
2．1 基因结构变异检测方法
2．1．1 双末端映射法
2．1．2 分裂片段法
2．1．3 结合方法
2．1．4 机器学习方法
2．2 数据准备
2．2．1 特征量提取
2．2．2 实验样本生成
2．3 本章小结
第三章 Adaboost算法的研究与改进
3．1 SWA-Adaboost算法
3．1．1 增加样本一性
3．1．2 样本训练不均衡分析
3．1．3 错分样本权重分析
3．2 SWA-Adaboost描述
3．3 实验及分析
3．4 本章小结
第四章基因缺失变异检测方法
4．1 机器学习模型
4．2 实验及分析
4．2．1 Boosting系列算法的实验及分析
4．2．2 支持向量机的实验及分析
4．3 本章小结
第五章结论与展望
5．1 结论
5．2 展望
参考文献
致谢
研究成果及发表的学术论文
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