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多模态影像数据的多任务特征选择算法及其应用

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多模态影像数据的多任务特征选择算法及其应用
论文目录
 
摘要第1-5页
英文摘要第5-13页
第一章 绪论第13-19页
  1.1 课题的背景和意义第13-14页
  1.2 国内外研究现状第14-17页
    1.2.1 多模态神经影像及其应用第14-15页
    1.2.2 特征选择研究现状第15-16页
    1.2.3 多任务特征选择研究现状第16-17页
  1.3 本文的主要工作及内容组织第17-19页
第二章 数据处理流程与详细分析第19-27页
  2.1 数据处理流程第19页
  2.2 详细分析第19-25页
    2.2.1 数据集介绍第19-21页
    2.2.2 影像数据的预处理第21-23页
    2.2.3 影像数据的特征提取第23-24页
    2.2.4 影像数据的特征选择第24-25页
    2.2.5 预测分类第25页
  2.3 本章小结第25-27页
第三章 基于密度聚类的多任务特征选择算法第27-41页
  3.1 密度聚类概述第27页
  3.2 基于密度聚类的多任务特征选择算法第27-33页
    3.2.1 基于密度聚类的多任务特征选择算法第29-31页
    3.2.2 算法优化求解第31-33页
  3.3 实验与结果分析第33-39页
    3.3.1 实验方法第33-35页
    3.3.2 实验结果第35-39页
  3.4 本章小结第39-41页
第四章 基于类内方差最小化的多任务特征选择算法第41-55页
  4.1 投影映射降维方法第41-44页
    4.1.1 主成分分析方法第41-42页
    4.1.2 线性判别分析方法第42-44页
  4.2 基于类内方差最小化的多任务特征学习第44-48页
    4.2.1 基于类内方差最小化的多任务特征选择第45-46页
    4.2.2 类内方差最小化项数学推导第46-48页
  4.3 实验与结果分析第48-53页
    4.3.1 实验方法第48-49页
    4.3.2 实验结果第49-53页
  4.4 本章小结第53-55页
第五章 两阶段多任务特征选择算法第55-69页
  5.1 无监督特征选择算法概述第55-57页
    5.1.1 基于相似度保护的特征选择算法第56页
    5.1.2 基于聚类的特征选择算法第56-57页
  5.2 基于有效距离的拉普拉斯分数特征选择算法第57-61页
    5.2.1 有效距离概述第57-59页
    5.2.2 拉普拉斯分数特征排名算法第59-60页
    5.2.3 基于有效距离的拉普拉斯分数特征选择算法第60-61页
  5.3 两阶段多任务特征选择算法第61-64页
    5.3.1 无监督特征选择实现细节第62-63页
    5.3.2 有监督特征选择实现细节第63-64页
  5.4 实验与结果分析第64-68页
    5.4.1 实验方法第64-65页
    5.4.2 实验结果第65-68页
  5.5 本章小结第68-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  6.1 总结第69-70页
  6.2 展望第70-71页
参考文献第71-77页
在学期间发表的学术论文和研究成果第77-79页
致谢第79页

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