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基于流形学习的降维技术的研究与实现
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基于流形学习的降维技术的研究与实现
论文目录
摘要
第1-5页
ABSTRACT
第5-9页
第一章 绪论
第9-14页
1.1 研究背景
第9-10页
1.2 国内外研究现状
第10-12页
1.3 本文研究内容
第12-13页
1.4 论文组织结构
第13-14页
第二章 流形学习算法
第14-24页
2.1 流形与流形学习
第14-15页
2.2 流形学习算法
第15-22页
2.2.1 等距映射算法(ISOMAP)
第15-16页
2.2.2 局部线性嵌入算法(LLE)
第16-17页
2.2.3 拉普拉斯特征映射算法(LE)
第17-18页
2.2.4 海塞局部嵌入算法(HLLE)
第18-19页
2.2.5 局部切空间对齐算法(LTSA)
第19-21页
2.2.6 t-分布随机邻居嵌入算法(t-SNE)
第21-22页
2.3 流形学习算法小结
第22-23页
2.4 本章总结
第23-24页
第三章 自适应邻域选择算法
第24-35页
3.1 相关工作
第24-26页
3.1.1 对邻域参数大小的敏感性
第24-25页
3.1.2 相关改进工作
第25-26页
3.2 距离到概率的转化方法
第26-27页
3.3 基于概率分布的自适应邻域选择算法
第27-28页
3.4 实验结果及分析
第28-34页
3.4.1 Swiss Roll数据集
第28-32页
3.4.2 S-curve数据集
第32-34页
3.5 本章总结
第34-35页
第四章 增量式t-分布随机邻居嵌入算法
第35-45页
4.1 相关工作
第35-36页
4.2 局部线性结构的度量
第36-38页
4.2.1 主成分分析
第36-38页
4.2.2 局部线性结构的度量
第38页
4.3 增量式t-SNE算法
第38-40页
4.4 实验结果及分析
第40-44页
4.4.1 Frey_rawface数据集
第40-43页
4.4.2 MNIST数据集
第43-44页
4.5 本章小结
第44-45页
第五章 流形学习算法在钢铁领域的应用
第45-62页
5.1 相关工作
第45-47页
5.1.1 钢铁生产工艺流程简介
第45-46页
5.1.2 K-means算法
第46-47页
5.2 基于t-SNE算法的钢铁数据维数简约与聚类分析
第47-55页
5.2.1 数据集简介
第48-49页
5.2.2 单阶段钢铁生产工艺数据
第49-53页
5.2.3 多阶段钢铁生产工艺数据
第53-55页
5.3 算法组件应用
第55-61页
5.3.1 钢铁质量分析平台
第56-57页
5.3.2 t-SNE算法组件上传及应用
第57-61页
5.4 本章小结
第61-62页
第六章 总结及展望
第62-64页
参考文献
第64-68页
致谢
第68-69页
攻读学位期间发表的学术论文目录
第69页
本篇论文共
69
页,
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。
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