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基于分数阶的多重集典型相关分析算法研究

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基于分数阶的多重集典型相关分析算法研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-9页
1 绪论第9-23页
  · 引言第9-10页
  · 典型相关分析算法的研究现状第10-13页
    · 典型相关分析的研究与发展第10-12页
    · 多重集典型相关分析的研究与发展第12-13页
  · 相关理论算法介绍第13-18页
    · 典型相关分析(CCA)第13-15页
    · 多重集典型相关分析(MCCA)第15-16页
    · 分数阶嵌入的多重集典型相关分析(FMCC)第16-18页
  · 数据预处理方法第18-20页
    · 主成分分析(PCA)第18-19页
    · 小波变换第19-20页
  · 本文的主要工作和内容安排第20-23页
    · 本文的主要工作和创新点第20-21页
    · 本文的内容结构安排第21-23页
2 加入正交和核方法的分数阶嵌入的多重集典型相关分析第23-39页
  · 引言第23-24页
  · 本章相关理论算法介绍第24-28页
    · 正交多重集典型相关分析(OMCCA)第24-25页
    · 核化的多重集典型相关分析(KMCCA)第25-28页
  · 分数阶嵌入的正交多重集典型相关分析(FOMCC)第28-30页
    · 分数阶矩阵的构造第28页
    · FOMCC的模型与求解第28-29页
    · FOMCC的算法描述第29-30页
  · 分数阶嵌入的核化的正交多重集典型相关分析(KFOMCC)第30-33页
    · 分数阶矩阵的构造第31-32页
    · KFOMCC的模型与求解第32-33页
    · KFOMCC的算法描述第33页
  · 实验与分析第33-37页
    · 在CENPARMI多特征手写体数据库上的实验第33-35页
    · 在ORL人脸库上的实验第35-36页
    · 在YALE人脸库上的实验第36-37页
  · 本章小结第37-39页
3 加入监督信息的分数阶嵌入的多重集典型相关分析第39-57页
  · 引言第39-40页
  · 本章相关理论算法介绍第40-43页
    · 广义多重集典型相关分析(GMCCA)第40-41页
    · 鉴别多重集典型相关分析(DMCCA)第41-43页
  · 分数阶嵌入的广义多重集典型相关分析(FGMCC)第43-46页
    · 分数阶矩阵的构造第44页
    · FGMCC的模型与求解第44-45页
    · FGMCC的算法描述第45-46页
  · 分数阶嵌入的鉴别多重集典型相关分析(FDMCC)第46-48页
    · 分数阶矩阵的构造第46页
    · FDMCC的模型与求解第46-47页
    · FDMCC的算法描述第47-48页
  · 实验与分析第48-56页
    · 在MFEAT多特征手写体数据库上的实验第48-51页
    · 在AR人脸库上的实验第51-54页
    · 在ORL人脸库上的实验第54-56页
  · 本章小节第56-57页
4 分数阶嵌入的局部保持多重集典型相关分析第57-69页
  · 引言第57-58页
  · 局部保持多重集典型相关分析(LPMCCA)第58-62页
  · 分数阶嵌入的局部保持多重集典型相关分析(FLMCC)第62-65页
    · 分数阶矩阵的构造第62-63页
    · FLMCC的模型与求解第63-64页
    · FLMCC的算法描述第64-65页
  · 实验与分析第65-68页
    · 在CENPARMI多特征手写体数据库上的实验第65页
    · 在ORL人脸库上的实验第65-66页
    · 分数阶参数的选择第66-68页
  · 本章小节第68-69页
5 总结与展望第69-72页
  · 本文总结第69-70页
  · 未来工作第70-72页
致谢第72-73页
参考文献第73-79页
附录第79页

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