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鲁棒半监督学习算法及在生物统计中的应用研究
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鲁棒半监督学习算法及在生物统计中的应用研究
论文目录
 
摘要第1-5页
ABSTRACT第5-16页
主要符号表第16-17页
1 绪论第17-38页
　　1.1 研究背景与意义第17-20页
　　　　1.1.1 研究背景第17-19页
　　　　1.1.2 问题及研究意义第19-20页
　　1.2 半监督学习研究进展第20-23页
　　　　1.2.1 监督学习与无监督学习第20-21页
　　　　1.2.2 半监督学习研究现状第21-23页
　　1.3 基于图的半监督学习第23-34页
　　　　1.3.1 聚类假设与流形假设第23-24页
　　　　1.3.2 图的构建第24-26页
　　　　1.3.3 标签传播第26-29页
　　　　1.3.4 典型算法第29-32页
　　　　1.3.5 分类器性能评价第32-34页
　　1.4 本文的研究内容第34-35页
　　1.5 本文的组织结构第35-38页
2 非负稀疏图半监督学习算法研究第38-58页
　　2.1 引言第38-39页
　　2.2 稀疏表示与线性图嵌入第39-41页
　　　　2.2.1 稀疏表示方法第39-40页
　　　　2.2.2 局部线性图嵌入第40页
　　　　2.2.3 线性邻域标签传播第40-41页
　　2.3 基于非负稀疏概率图的标签传播算法第41-46页
　　　　2.3.1 非负稀疏概率图构建第41-43页
　　　　2.3.2 非负稀疏概率图上的标签传播第43-45页
　　　　2.3.3 算法描述与复杂度分析第45-46页
　　2.4 鲁棒非负稀疏概率图标签传播算法第46-51页
　　　　2.4.1 相关熵及其性质第46-48页
　　　　2.4.2 鲁棒非负稀疏概率图构建第48-49页
　　　　2.4.3 鲁棒非负稀疏概率图上的标签传播第49-50页
　　　　2.4.4 算法分析第50-51页
　　2.5 实验第51-57页
　　　　2.5.1 数据集描述第51-52页
　　　　2.5.2 算法设置第52-53页
　　　　2.5.3 实验结果分析第53-55页
　　　　2.5.4 图的稀疏性分析与对比算法的参数选择第55-57页
　　2.6 本章小结第57-58页
3 基于高斯-拉普拉斯正则化的鲁棒半监督学习研究第58-73页
　　3.1 引言第58-59页
　　3.2 高斯拉普拉斯正则化与最大相关熵条件第59-61页
　　　　3.2.1 GLR半监督学习框架第59-60页
　　　　3.2.2 最大相关熵原理第60-61页
　　3.3 基于GLR-MCC的半监督学习算法第61-66页
　　　　3.3.1 GLR-MCC的问题描述第61-63页
　　　　3.3.2 GLR-MCC的求解方法第63-65页
　　　　3.3.3 算法描述与分析第65-66页
　　3.4 实验与结果分析第66-72页
　　　　3.4.1 数据集描述与算法设置第66-67页
　　　　3.4.2 UCI数据集第67-69页
　　　　3.4.3 ORL和FRGC数据集第69-72页
　　3.5 本章小结第72-73页
4 基于图的鲁棒大间隔判别分析算法研究第73-89页
　　4.1 引言第73-74页
　　4.2 NDA与补丁排列第74-76页
　　　　4.2.1 LDA和NDA第74-75页
　　　　4.2.2 补丁排列框架第75-76页
　　4.3 大间隔判别分析与离群值检测第76-82页
　　　　4.3.1 问题描述第77-78页
　　　　4.3.2 正切逼近第78-79页
　　　　4.3.3 正切排列第79-81页
　　　　4.3.4 基于图的离群点检测第81-82页
　　4.4 实验第82-87页
　　　　4.4.1 数据集描述第83-84页
　　　　4.4.2 判别分析实验第84-85页
　　　　4.4.3 正则化判别分析第85-86页
　　　　4.4.4 参数选择第86-87页
　　4.5 本章小结第87-89页
5 算法在生物统计识别中的应用研究第89-106页
　　5.1 引言第89页
　　5.2 基于基因表达数据的肿瘤分类第89-97页
　　　　5.2.1 基因芯片与基因表达谱第90-91页
　　　　5.2.2 实验数据集及描述第91-92页
　　　　5.2.3 算法流程与实验设置第92-93页
　　　　5.2.4 实验结果分析第93-97页
　　5.3 蛋白质二级结构预测第97-105页
　　　　5.3.1 二级结构预测方法第99页
　　　　5.3.2 蛋白质序列特征提取与编码第99-100页
　　　　5.3.3 预测算法流程第100-102页
　　　　5.3.4 数据集及实验设置第102-103页
　　　　5.3.5 实验结果分析第103-105页
　　5.4 本章小结第105-106页
6 结论与展望第106-109页
　　6.1 结论第106-107页
　　6.2 创新点第107-108页
　　6.3 展望第108-109页
参考文献第109-119页
攻读博士学位期间科研项目及科研成果第119-121页
致谢第121-122页
作者简介第122页

本篇论文共122页，点击这进入下载页面。
 
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