2010第七届研究生数学建模A题优秀论文-- 肿瘤基因图谱信息提取和分类方法研究

资 源 简 介

2010第七届研究生数学建模A题优秀论文-- 肿瘤基因图谱信息提取和分类方法研究

详 情 说 明

这篇优秀论文聚焦于数学建模在肿瘤基因图谱分析中的创新应用，主要解决两个核心问题：基因信息的高效提取和精准分类。研究团队采用了多学科交叉的方法，将数学模型与生物信息学技术相结合，针对海量基因表达数据设计了系统的处理流程。

在信息提取环节，论文提出了基于特征选择的降维策略，通过统计分析和机器学习方法筛选出最具区分度的基因标记。研究人员特别关注了数据预处理中的噪声过滤和标准化问题，建立了可靠的基因表达量化模型。

分类方法部分则对比了多种机器学习算法的性能，包括支持向量机、随机森林和神经网络等。论文创新性地构建了混合分类模型，通过集成学习提升分类准确率。实验证明该方法在肿瘤亚型区分和预后预测方面具有显著优势。

该研究不仅为数学建模在生物医学领域的应用提供了范例，其提出的数据处理框架也对其他高维生物数据分析具有参考价值。论文中体现的跨学科思维和严谨的数学建模过程，使其成为研究生数学建模竞赛的经典案例。