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基于稀疏和信息论的无监督特征学习算法研究

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基于稀疏和信息论的无监督特征学习算法研究
论文目录
 
摘要第1-6页
abstract第6-13页
第一章 绪论第13-20页
  1.1 研究工作的背景与意义第13-14页
  1.2 数据降维方法的国内外研究历史与现状第14-17页
    1.2.1 子空间学习方法第14-16页
    1.2.2 特征选择方法第16-17页
  1.3 本论文的结构安排第17-20页
第二章 基于非负和自适应稀疏约束的子空间学习的无监督特征选择第20-41页
  2.1 基于子空间学习的无监督特征选择模型第20页
  2.2 原始组合优化模型第20-21页
  2.3 非负稀疏子空间学习模型第21-22页
  2.4 迭代支撑检测 (ISD)第22-23页
    2.4.1 ISD在压缩感知中的应用第22-23页
    2.4.2 ISD方法与迭代加权 ?_1范数算法比较第23页
  2.5 非负自适应稀疏子空间学习模型第23-30页
    2.5.1 解非负加权稀疏子空间学习第24-29页
      2.5.1.1 参数设置第25-26页
      2.5.1.2 求解关于W的子问题第26-27页
      2.5.1.3 求解关于H的子问题第27页
      2.5.1.4 算法复杂度分析第27-28页
      2.5.1.5 算法收敛性分析第28-29页
    2.5.2 ISD框架中自适应权重的决定第29-30页
  2.6 讨论第30-31页
  2.7 核化非负自适应稀疏性子空间学习第31-33页
    2.7.1 核化非负加权稀疏子空间学习第31-33页
    2.7.2 算法复杂度分析第33页
  2.8 实验研究第33-40页
    2.8.1 数据库第33-34页
    2.8.2 实验设置第34-35页
    2.8.3 实验结果第35-40页
      2.8.3.1 实验效果比较第35页
      2.8.3.2 同所有特征效果比较第35-37页
      2.8.3.3 核方法的实验效果第37页
      2.8.3.4 参数的敏感性第37-40页
  2.9 本章小结第40-41页
第三章 基于全局和局部结构保持稀疏子空间学习的无监督特征选择第41-62页
  3.1 全局和局部结构保持子空间学习模型的一般形式第41页
  3.2 局部结构保持的正则项第41-43页
    3.2.1 局部线性嵌入第42页
    3.2.2 线性保持投影第42-43页
  3.3 松弛模型第43-44页
  3.4 求解提出的稀疏子空间学习模型第44-55页
    3.4.1 贪婪算法求解问题(3-1)第44-46页
    3.4.2 加速的BCU方法求解问题(3-10)第46-49页
      3.4.2.1 参数设置第47-48页
      3.4.2.2 求解变量W的子问题第48-49页
    3.4.3 计算复杂度分析第49-50页
    3.4.4 收敛性分析第50-55页
  3.5 实验研究第55-58页
    3.5.1 数据库第55-56页
    3.5.2 实验设置第56页
    3.5.3 实验结果第56-58页
      3.5.3.1 实验效果对比第56-57页
      3.5.3.2 同所有特征效果比较第57-58页
      3.5.3.3 参数的敏感性第58页
  3.6 本章小结第58-62页
第四章 基于判别稀疏子空间学习的无监督特征选择第62-84页
  4.1 非负Laplacian嵌入第62-66页
    4.1.1 Laplacian嵌入第62-64页
    4.1.2 比例切割第64-65页
    4.1.3 非负Laplacian嵌入第65-66页
  4.2 两步判别稀疏子空间学习模型第66-69页
    4.2.1 模型的建立第66页
    4.2.2 模型的求解第66-69页
      4.2.2.1 参数设定第67-68页
      4.2.2.2 求解变量W的子问题第68-69页
  4.3 联合判别稀疏子空间学习模型第69-72页
    4.3.1 求解关于变量G的子问题第70页
    4.3.2 收敛性分析第70-72页
  4.4 计算复杂度分析第72-73页
  4.5 NASSL,GLoSS和JDSSL三种算法计算复杂度的比较分析第73页
  4.6 核化的判别稀疏子空间学习第73-75页
  4.7 讨论第75-76页
  4.8 实验研究第76-83页
    4.8.1 数据库第76页
    4.8.2 实验设置第76-77页
    4.8.3 实验结果第77-83页
      4.8.3.1 实验效果第77-80页
      4.8.3.2 同所有特征效果比较第80页
      4.8.3.3 同核方法的实验效果比较第80-81页
      4.8.3.4 参数敏感性第81-83页
  4.9 本章小结第83-84页
第五章 基于最大相关熵准则稀疏子空间学习的鲁棒无监督特征选择第84-106页
  5.1 最大相关熵准则第84-86页
  5.2 基于最大相关熵准则的稀疏子空间学习模型第86页
  5.3 求解基于MCC的鲁棒稀疏子空间学习模型第86-98页
    5.3.1 通过半方来转化模型第87页
    5.3.2 加速的BCU方法对问题进行求解第87-90页
      5.3.2.1 求解关于变量W的子问题第88-89页
      5.3.2.2 求解关于变量H的子问题第89页
      5.3.2.3 求解关于变量y的子问题第89页
      5.3.2.4 参数设定第89-90页
    5.3.3 计算复杂度分析第90-91页
    5.3.4 收敛性分析第91-98页
  5.4 讨论第98页
  5.5 实验研究第98-104页
    5.5.1 数据库第99页
    5.5.2 局外点检测第99-100页
    5.5.3 对含有局外点的人脸数据重构第100-101页
    5.5.4 无监督特征选择第101-104页
      5.5.4.1 实验设置第101-102页
      5.5.4.2 实验效果比较第102-104页
      5.5.4.3 参数敏感性第104页
  5.6 本章小结第104-106页
第六章 基于最大相关熵准则和高阶流型约束的稀疏主成分分析对图像的表达第106-130页
  6.1 稀疏主成分分析第106-107页
  6.2 超图学习第107-109页
  6.3 多超图正则项第109-110页
  6.4 基于最大相关熵准则的样本均值第110-111页
  6.5 基于MCC的鲁棒高阶流形约束SCA第111-113页
    6.5.1 基于MCC的鲁棒SPCA第112页
    6.5.2 基于MCC的鲁棒多超图约束SPCA第112-113页
  6.6 求解鲁棒多超图约束SPCA模型第113-119页
    6.6.1 通过HQ方法变形第113-114页
    6.6.2 通过加速BCU求解问题第114-118页
      6.6.2.1 求解关于τ的子问题第115页
      6.6.2.2 求解关于y的子问题第115-116页
      6.6.2.3 求解关于W的子问题第116页
      6.6.2.4 求解关于H的子问题第116-117页
      6.6.2.5 参数设定第117-118页
    6.6.3 计算复杂度分析第118-119页
    6.6.4 收敛性分析第119页
  6.7 讨论第119-120页
  6.8 实验研究第120-129页
    6.8.1 数据库第120-121页
    6.8.2 人脸重构第121-123页
    6.8.3 聚类问题第123-128页
    6.8.4 分类问题第128-129页
    6.8.5 参数敏感性第129页
  6.9 本章小结第129-130页
第七章 全文总结与展望第130-132页
  7.1 全文总结第130页
  7.2 后续工作展望第130-132页
致谢第132-133页
参考文献第133-141页
攻读博士学位期间取得的成果第141-142页

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