2025年妈妈杯D题完整论文+代码结果.docx

【正文内容】 本文是一篇关于2025年妈妈杯D题的完整论文，主要研究内容为肿瘤基因信息的提取，并采用了一系列先进的计算方法和数据处理技术。文章围绕结肠癌基因表达图谱展开研究，运用统计学及数据挖掘知识，提出了利用GB指数、BP神经网络、小波变换和贝叶斯等方法对基因数据进行分析。 在问题一中，文章采用了GB指数对无关基因进行筛选，通过计算基因的Gini指数和Bhattacharyya距离，合理定位阈值，并选择交集的方法，确定了114个信息基因，有效降低了基因维度。 问题二的研究集中在基因信息的提取上。研究首先利用基因间的强相关性进行初步筛选，然后采用BP神经网络错判数计算，选取最佳基因特征组。接着，通过平均影响值（MIV）方法进一步筛选基因，最终确定含有12个基因的最优组合，这些基因是M85079、T62947、R39209、R84411、T54303、M82919、H43887、X12671、H08393、M26383、R36977和R87126。这部分研究体现了创新性和有效性的思想，并对基因信息的提取进行了深入探讨。 问题三则关注于去噪处理。研究者将每组基因表达值视为基因信号，并运用小波变换法进行去噪，通过MATLAB小波工具箱进行数据处理。去噪后的数据用于重新进行基因分类和特征基因提取，结果显示去噪后的数据保留了61个基因，比原始基因数据少了53个，特征基因提取为8个。这说明去噪处理显著提高了数据处理的效率和质量。 问题四的研究目标是对若干信息基因进行探索，利用聚类分析原理和贝叶斯估计，建立模型以探索其他未知信息基因。这部分内容虽然没有提供详细的模型建立过程，但强调了基于现有信息基因探索未知基因的重要性。 在论文的其他部分，包括问题重述、问题分析、基本假设、符号说明、模型建立及求解等，都是对研究工作进行系统性介绍和论述的必要组成部分，以支持主要研究内容的完整性和逻辑性。 【】