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融合Lasso罚模型的理论与应用研究

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融合Lasso罚模型的理论与应用研究
论文目录
 
摘要第1-6页
ABSTRACT第6-10页
第1章 绪论第10-16页
  · 研究背景第10-11页
  · 研究现状第11-13页
  · 本文主要研究内容及章节安排第13-16页
第2章 融合Lasso罚分类模型第16-32页
  · 引言第16页
  · 基本原理第16-18页
    · Lasso罚模型第16页
    · Lasso的几何解释第16-17页
    · 融合Lasso罚模型第17-18页
  · 基本算法第18-23页
    · 凸优化的基本概念第19-20页
    · 交替方向乘子法第20-22页
    · 线性交替方向乘子法第22-23页
  · 实验仿真第23-31页
    · 仿真实验一第24-25页
    · 仿真实验二第25-28页
    · 结肠肿瘤数据第28-30页
    · 白血病患者数据第30-31页
  · 本章小结第31-32页
第3章 融合Lasso信号近似模型第32-45页
  · 引言第32页
  · 一维融合Lasso信号近似及其算法第32-34页
  · 广义融合Lasso信号近似及其算法第34-41页
    · 融合变量的集合第34-36页
    · 次梯度方程第36-37页
    · 最大流问题第37-39页
    · 到达时间和分解时间第39-41页
  · 实验仿真第41-44页
    · 比较基因组杂交数据实验第41-42页
    · 灰度图像去噪实验第42-44页
  · 本章小结第44-45页
第4章 组融合Lasso罚模型第45-66页
  · 引言第45页
  · 邻近算法第45-51页
    · 邻近算子第45-47页
    · 快速软阈值迭代收缩算法第47-48页
    · 邻近Dykstra算法第48-51页
  · 基本原理第51-59页
    · 总变差模型及其算法第51-53页
    · 融合Lasso罚模型的邻近算法第53-55页
    · 组Lasso方法第55页
    · 组总变差模型及其算法第55-57页
    · 组融合Lasso罚模型及其算法第57-59页
  · 实验仿真第59-64页
    · 组融合Lasso罚模型用于回归数据仿真第59-61页
    · 组总变差模型用于彩色图像去噪第61-64页
  · 本章小结第64-66页
结论第66-68页
参考文献第68-73页
攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果第73-74页
致谢第74页

本篇论文共74页,点击这进入下载页面
 
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