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基于有效距离的特征提取和特征选择算法研究

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基于有效距离的特征提取和特征选择算法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-10页
注释表第10-11页
缩略词第11-12页
第一章 绪论第12-19页
  1.1 问题提出与研究意义第12-13页
  1.2 特征提取与特征选择算法研究现状分析第13-16页
    1.2.1 特征提取算法的研究现状第13-15页
    1.2.2 特征选择算法的研究现状第15-16页
  1.3 本文的主要研究工作和内容安排第16-19页
第二章 相关背景知识第19-26页
  2.1 引言第19页
  2.2 传统的距离度量方式第19-21页
  2.3 有效距离第21-23页
  2.4 稀疏表示第23-25页
  2.5 本章小结第25-26页
第三章 基于有效距离的特征提取算法第26-42页
  3.1 引言第26页
  3.2 特征提取算法第26-28页
    3.2.1 局部保持投影(LPP)第26-27页
    3.2.2 稀疏保持投影(SPP)第27-28页
  3.3 基于有效距离的相似性矩阵计算第28-29页
    3.3.1 基于稀疏表示的有效距离及其相似性矩阵计算第28-29页
    3.3.2 基于KNN算法的有效距离及其相似性矩阵计算第29页
  3.4 基于有效距离的特征提取算法及其多模态分类框架第29-33页
    3.4.1 基于有效距离的LPP算法第29-30页
    3.4.2 基于有效距离的SPP算法第30-31页
    3.4.3 基于EDLPP和EDSPP的多模态分类第31-33页
  3.5 实验第33-40页
    3.5.1 实验数据集第33-34页
    3.5.2 实验设置第34-35页
    3.5.3 实验结果分析第35-40页
      3.5.3.1 单模态数据集实验结果第35-36页
      3.5.3.2 多模态数据集实验结果第36-38页
      3.5.3.3 参数选择第38-40页
  3.6 本章小结第40-42页
第四章 基于有效距离的特征选择算法第42-52页
  4.1 引言第42页
  4.2 特征选择算法第42-45页
    4.2.1 迭代的Laplacian Score算法第42-44页
    4.2.2 迭代的Sparsity Score算法第44-45页
  4.3 基于有效距离的特征选择算法第45-47页
    4.3.1 基于稀疏表示的有效距离及其相似性矩阵计算第45页
    4.3.2 基于有效距离的迭代Laplacian Score算法第45-46页
    4.3.3 基于有效距离的迭代Sparsity Score算法第46-47页
  4.4 实验结果与分析第47-50页
    4.4.1 实验数据集第47页
    4.4.2 实验设置第47-48页
    4.4.3 实验结果第48-50页
  4.5 本章小结第50-52页
第五章 总结与展望第52-54页
  5.1 本文总结第52-53页
  5.2 未来工作展望第53-54页
参考文献第54-61页
致谢第61-62页
在学期间的研究成果及发表的学术论文第62页

本篇论文共62页,点击这进入下载页面
 
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