基于低秩描述的自适应半监督学习

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基于低秩描述的自适应半监督学习

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基于低秩描述的自适应半监督学习

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
符号对照表	第10-11页
缩略语对照表	第11-14页
第一章绪论	第14-20页
1.1 选题研究背景及意义	第14-15页
1.2 半监督学习概述	第15-18页
1.2.1 半监督学习	第15页
1.2.2 半监督学习方法	第15-16页
1.2.3 基于图的半监督学习概述	第16-18页
1.3 本论文研究内容及安排	第18-20页
第二章基于图的半监督分类方法	第20-30页
2.1 图的构建	第20-25页
2.1.1 近邻图	第20-22页
2.1.2 局部线性重建图	第22页
2.1.3 稀疏表示构图	第22-24页
2.1.4 低秩表示构图	第24-25页
2.2 基于图的半监督学习方法	第25-27页
2.2.1 基于高斯随机场和调和函数的方法	第25-26页
2.2.2 标签传播算法	第26-27页
2.3 总结	第27-30页
第三章基于非负低秩稀疏描述的自适应半监督学习	第30-50页
3.1 稀疏表示	第30-31页
3.2 低秩表示	第31-32页
3.3 基于非负低秩稀疏描述的自适应半监督学习	第32-38页
3.3.1 非负低秩稀疏表示	第32-34页
3.3.2 非负低秩稀疏表示图	第34-35页
3.3.3 基于非负低秩稀疏表示图的自适应半监督分类算法	第35-38页
3.4 实验仿真与分析	第38-49页
3.4.1 数据库的介绍	第38-39页
3.4.2 实验仿真结果	第39-48页
3.4.3 实验结果分析	第48-49页
3.5 总结	第49-50页
第四章基于稀疏描述的半监督判别分析算法	第50-62页
4.1 基于稀疏描述的Fisher判别准则算法	第50-55页
4.1.1 基于稀疏描述的判别投影	第50-52页
4.1.2 线性判别分析	第52-53页
4.1.3 基于稀疏描述的Fisher判别准则算法	第53-55页
4.2 基于稀疏描述的半监督判别分析算法	第55-56页
4.3 实验仿真与分析	第56-60页
4.3.1 实验仿真结果	第57-60页
4.3.2 实验结果分析	第60页
4.4 总结	第60-62页
第五章总结与展望	第62-64页
5.1 总结	第62页
5.2 展望	第62-64页
参考文献	第64-70页
致谢	第70-72页
作者简介	第72-73页

本篇论文共73页，点击这进入下载页面。

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