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基于流形学习的降维方法及应用研究

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基于流形学习的降维方法及应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-8页
第1章 绪论第8-14页
  1.1 研究的背景及意义第8-10页
  1.2 流形学习的研究发展第10-11页
  1.3 流形学习的应用第11-12页
  1.4 本文主要研究内容第12-13页
  1.5 论文组织结构第13-14页
第2章 流形学习理论及方法第14-20页
  2.1 流形学习理论第14-15页
  2.2 典型流形学习方法介绍第15-19页
    2.2.1 等度规映射算法第15-16页
    2.2.2 局部线性嵌入算法第16-18页
    2.2.3 拉普拉斯特征映射第18-19页
  2.3 本章小结第19-20页
第3章 基于稀疏投影的FISHER准则方法第20-34页
  3.1 引言第20-25页
    3.1.1 稀疏重构第21-23页
    3.1.2 Fisher判别准则第23-25页
  3.2 基于稀疏投影的FISHER准则方法第25-29页
    3.2.1 算法思想第25页
    3.2.2 理论分析第25-28页
    3.2.3 算法提纲第28-29页
  3.3 实验结果及分析第29-32页
    3.3.1 Yale人脸数据实验第29-31页
    3.3.2 ORL人脸数据实验第31-32页
  3.4 本章小结第32-34页
第4章 约束近邻判别嵌入方法第34-49页
  4.1 引言第34-36页
  4.2 约束近邻判别嵌入第36-43页
    4.2.1 类内散度和类间散度第36-39页
    4.2.2 基于局部线性重构技术下的局部统计不相关第39-40页
    4.2.3 理论推导第40-42页
    4.2.4 算法提纲第42-43页
  4.3 实验结果及分析第43-48页
    4.3.1 CMU PIE人脸数据实验第43-45页
    4.3.2 ORL人脸数据实验第45-46页
    4.3.3 FERET人脸数据实验第46-48页
  4.4 本章小结第48-49页
第5章 总结与展望第49-52页
  5.1 本文主要工作第49-50页
  5.2 进一步工作展望第50-52页
致谢第52-53页
参考文献第53-58页
附录1 攻读硕士学位期间发表的论文第58-59页
附录2 攻读硕士学位期间参加的科研项目第59-60页
详细摘要第60-63页

本篇论文共63页,点击这进入下载页面
 
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