决策树分类器在分析基因微阵列数据中的应用

近年来，需要深入研究癌症细胞的基因表达技术正在不断增多。机器学习算法已经被广泛用于当今世界的许多领域，但是却很少应用于生物信息领域。系统研究了决策树的生成、修剪的原理和算法以及其它与决策树相关的问题；并且根据CAMDA2000（critical assessment of mieroarray data analysis）提供的急性淋巴白血病（ALL）和急性骨髓白血病（AML）数据集，设计并实现了一个基于ID3算法的决策树分类器，并利用后剪枝算法简化决策树。最后通过实验验证算法的有效性，实验结果表明利用该决策树分类器对白血病微阵列实验数据进行判别分析，分类准确率很高，证明了决策树算法在医学数据挖掘领域有着广泛的应用前景。     

离子液体-水体系循环使用对白松木质素提取的影响

使用氯代丁基咪唑盐离子液体的水溶液分离白松中的木质素。在[C₄min]Cl/H₂O质量比为6∶4,混合液与白松质量比为10∶1,提取温度150℃下,提取白松木质素。离子液体-水可多次循环用于提取白松木质素,溶剂体系循环使用对木屑失重率、木屑残渣综纤维素含量和离子液体木质素提取率均有影响。通过UV和FT-IR分析提取物的结构,并与磨木木素比较,证明提取物中有木质素的特征官能团。通过SEM分析观察提取木质素前后木屑表面的变化,发现提取后木屑表面出现了大量纹孔,纹孔膜消失。     

基于神经网络的电子邮件分类与过滤

现在电子邮件的应用非常广泛,已经成为人们生活中一种重要的通讯手段,但各种各样的垃圾邮件也是令我们十分困扰的问题,给出了一种电子邮件的分类过滤方法。电子邮件作为一种半结构化的文档,电子邮件信息包含了固定的语法部分和一定长度的可变文本部分,同时处理这两部分以得到更高的准确度。首先对邮件进行文本处理,得到特征向量;然后使用基于神经网络的方法对邮件进行分类过滤得到邮件分类器;最后通过实验验证分类器的有效性。