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基于数据增广技术的非参数贝叶斯分类模型研究

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基于数据增广技术的非参数贝叶斯分类模型研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-9页
符号对照表第9-10页
缩略语对照表第10-13页
第一章 绪论第13-19页
  1.1 研究背景和意义第13页
  1.2 国内外研究现状第13-17页
    1.2.1 贝叶斯方法的起源第13-14页
    1.2.2 非参数贝叶斯方法第14-17页
  1.3 本文的创新点第17页
  1.4 本文研究内容的章节安排第17-19页
第二章 贝叶斯模型的推理方法第19-25页
  2.1 变分推理方法第19-20页
  2.2 蒙特卡洛方法第20-21页
  2.3 吉布斯采样(Gibbs Sampling)第21-23页
  2.4 本章小结第23-25页
第三章 贝叶斯框架下的模型构建第25-43页
  3.1 数据相关性降维因子分析模型第25-28页
    3.1.1 降维技术第25-27页
    3.1.2 因子分析的描述第27页
    3.1.3 因子分析模型第27-28页
  3.2 稀疏编码相似性保持监督项第28-35页
    3.2.1 相似性测度计算第28-31页
    3.2.2 稀疏编码与图像重构第31页
    3.2.3 重构算法质量评价指标第31-33页
    3.2.4 奇异值分解第33-34页
    3.2.5 相似性保持项模型第34-35页
  3.3 狄利克雷过程第35-39页
    3.3.1 狄利克雷(DP)过程第35-36页
    3.3.2 中国餐馆过程第36-37页
    3.3.3 基于截棍构造(stick-breaking)的狄利克雷(DP)过程第37-38页
    3.3.4 狄利克雷混合(DPM)模型第38页
    3.3.5 基于截棍构造(stick-breaking)的狄利克雷混合(DPM)模型第38-39页
  3.4 基于数据增广技术的隐变量支持向量机(LVSVM)模型第39-41页
    3.4.1 数据增广技术第39-40页
    3.4.2 隐变量支持向量机分类器(LVSVM)第40-41页
  3.5 本章小结第41-43页
第四章 最大边缘相似性保持因子分析(MMSPFA)分类模型第43-55页
  4.1 MMSPFA模型的构建与推导第43-47页
  4.2 MMSPFA分类器的识别过程第47-49页
  4.3 MMSPFA分类器的实验及结果分析第49-55页
    4.3.1 UCI Benchmark 数据识别性能实验第49-50页
    4.3.2 高分辨距离像数据(HRRP)识别性能实验第50-55页
第五章 狄利克雷混合最大边缘相似性保持因子分析(DPM-MMSPFA)分类模型第55-65页
  5.1 DPM-MMSPFA模型的构建与推导第55-59页
  5.2 DPM-MMSPFA分类器的识别过程第59-61页
  5.3 DPM-MMSPFA分类器的实验及结果分析第61-65页
    5.3.1 实验设置第61页
    5.3.2 UCI Benchmark数据聚类分析和识别实验第61-64页
    5.3.3 高分辨距离像(HRRP)的识别性能实验第64-65页
第六章 总结与展望第65-67页
  6.1 本文工作总结第65页
  6.2 未来研究方向第65-67页
参考文献第67-71页
致谢第71-73页
作者简介第73-74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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