基于图的半监督算法及其应用研究

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基于图的半监督算法及其应用研究

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基于图的半监督算法及其应用研究

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-10页
目录	第10-13页
图清单	第13-15页
表清单	第15-16页
主要符号表	第16-17页
第一章绪论	第17-25页
1.1 课题背景及意义	第17-19页
1.2 研究现状	第19-20页
1.3 面临的挑战	第20-21页
1.4 本文的研究内容，目标及创新点	第21-23页
1.5 本文的内容安排	第23-25页
第二章流形以及基于图的半监督学习概述	第25-36页
2.1 引言	第25-26页
2.2 降维技术	第26-29页
2.2.1 流形学习算法研究	第26-29页
2.3 半监督学习	第29-35页
2.3.1 半监督学习假设	第30页
2.3.2 半监督分类	第30-31页
2.3.3 半监督聚类	第31-32页
2.3.4 半监督降维	第32-33页
2.3.5 图的构建策略	第33-35页
2.4 本章小结	第35-36页
第三章基于局部估计误差的半监督维数约减算法	第36-48页
3.1 引言	第36-38页
3.2 算法基础	第38-41页
3.2.1 PCA 算法	第38-39页
3.2.2 LLP 算法	第39-40页
3.2.3 SSDR 算法	第40-41页
3.3 基于局部估计误差的半监督维数约减	第41-47页
3.3.1 问题描述	第41页
3.3.2 LEESSDR 目标函数	第41-43页
3.3.3 实验结果与分析	第43-47页
3.4 本章小结	第47-48页
第四章随机子空间的局部和全局保持的半监督算法	第48-63页
4.1 引言	第48-49页
4.2 相关工作	第49-50页
4.2.1 NPSSDR	第49页
4.2.2 随机子空间方法	第49-50页
4.3 随机子空间的局部和全局保持的半监督维数约减	第50-62页
4.3.1 基于随机子空间的多图的构造	第50-52页
4.3.2 RSLGSSDR 目标函数	第52页
4.3.3 RSLGSSDR 算法的图嵌入解释	第52-53页
4.3.4 实验结果与分析	第53-62页
4.4 本章小结	第62-63页
第五章用于癌症分类的随机子空间半监督维数约减	第63-81页
5.1 引言	第63-64页
5.2 相关工作	第64-68页
5.2.1 生物信息学	第64页
5.2.2 微阵列数据的特点	第64-65页
5.2.3 微阵列技术的应用	第65-66页
5.2.4 集成学习	第66-67页
5.2.5 局部线性嵌入算法	第67-68页
5.3 随机子空间的半监督维数约减	第68-80页
5.3.1 RSSSDR 目标函数	第69-71页
5.3.2 实验结果与分析	第71-80页
5.4 本章小结	第80-81页
第六章基于认知规律的半监督维数约减算法	第81-107页
6.1 引言	第81-82页
6.2 认知规律	第82-87页
6.2.1 认知规律的不确定性	第84-85页
6.2.2 相对变换	第85-87页
6.3 基于认知规律的半监督维数约减	第87-106页
6.3.0 问题描述	第87-88页
6.3.1 相对空间下的局部重构误差	第88-89页
6.3.2 RSSDR 目标函数	第89页
6.3.3 实验结果与分析	第89-106页
6.4 本章小结	第106-107页
总结与展望	第107-110页
参考文献	第110-121页
攻读博士学位期间取得的研究成果	第121-123页
致谢	第123-127页
答辩委员会对论文的评定意见	第127页

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