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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,点击这进入下载页面
 
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