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多视图学习研究及其算法改进

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多视图学习研究及其算法改进
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14-18页
  1.1 研究背景第14页
  1.2 研究现状第14-16页
    1.2.1 迁移学习的研究现状第14-15页
    1.2.2 数据降维的研究现状第15-16页
    1.2.3 谱聚类的研究现状第16页
  1.3 本文的工作及结构第16-18页
第二章 多视图学习简介第18-24页
  2.1 多视图学习理论第18-20页
  2.2 多视图学习方法第20-22页
  2.3 本章小结第22-24页
第三章 多视图迁移学习算法的改进第24-38页
  3.1 多视图迁移学习第24-27页
    3.1.1 多视图迁移学习介绍第24-25页
    3.1.2 多源多视图迁移学习第25-27页
  3.2 基于视图一致性的多视图迁移学习算法第27-31页
    3.2.1 基于GMM计算密度比第27-29页
    3.2.2 基于视图一致性的多视图迁移学习算法第29-31页
  3.3 实验与分析第31-37页
    3.3.1 实验数据集第31-33页
    3.3.2 实验设计与结果分析第33-37页
  3.4 本章小结第37-38页
第四章 多视图数据降维方法的改进第38-54页
  4.1 多视图半监督降维方法第38-40页
    4.1.1 半监督降维方法介绍第38-39页
    4.1.2 多视图半监督降维方法第39-40页
  4.2 一种改进的多视图半监督降维方法第40-43页
    4.2.1 半监督半配对多视图降维方法第40-42页
    4.2.2 半监督半配对多视图降维方法求解第42-43页
  4.3 基于字典学习的稀疏多视图降维第43-47页
    4.3.1 基于字典学习的稀疏多视图降维方法第43-44页
    4.3.2 基于字典学习的稀疏多视图降维方法求解第44-47页
  4.4 实验与分析第47-53页
    4.4.1 实验数据集第47-48页
    4.4.2 实验设计与结果分析第48-53页
  4.5 本章小结第53-54页
第五章 改进的多视图谱聚类算法第54-70页
  5.1 谱聚类算法第54-56页
    5.1.1 传统谱聚类算法第54-55页
    5.1.2 基于马尔科夫链的谱聚类算法第55-56页
  5.2 基于马尔科夫链的多视图谱聚类改进算法第56-63页
    5.2.1 引入角度相似性度量的多视图谱聚类算法第56-60页
    5.2.2 引入角度相似性度量的多视图谱聚类算法求解第60-63页
  5.3 实验与分析第63-69页
    5.3.1 实验数据集第63-64页
    5.3.2 实验设计与结果分析第64-69页
  5.4 本章小结第69-70页
第六章 总结与展望第70-72页
  6.1 工作总结第70-71页
  6.2 展望第71-72页
参考文献第72-76页
致谢第76-78页
作者简介第78-79页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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