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基于图的半监督学习理论、算法及应用研究

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基于图的半监督学习理论、算法及应用研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第一章 绪论第12-22页
  · 课题背景及意义第12-14页
  · 监督、无监督与半监督学习第14-18页
    · 监督学习第14-15页
    · 无监督学习第15页
    · 半监督学习第15-17页
    · 半监督学习的应用领域第17-18页
  · 基于图的半监督学习第18-19页
  · 本文的研究内容第19-21页
  · 本文的组织结构第21-22页
第二章 基于图的半监督学习研究概述第22-50页
  · 半监督学习假设第22-24页
    · 半监督平滑性假设第23页
    · 聚类假设第23-24页
    · 流形假设第24页
  · 基于图的半监督学习算法第24-33页
    · 标记传递算法第25-27页
    · 最小割第27-28页
    · 调和函数第28-31页
    · 流形正则化第31-33页
  · 基于图的半监督学习与谱图理论第33-35页
  · 基于图的半监督学习的关键问题第35-38页
    · 图的构建第35-36页
    · 相似性计算第36-37页
    · 图 Laplacian 谱变换第37-38页
  · 其他几种常见的半监督学习算法第38-48页
    · 产生式模型第38-43页
    · 自训练第43-44页
    · 协同训练第44-46页
    · 最大间隔分割第46-48页
  · 其他一些重要的文献第48-50页
第三章 基于图收缩的半监督聚类算法研究第50-77页
  · 引言第50-52页
  · 相关研究第52-66页
    · 顺序算法第52-55页
    · 层次聚类算法第55-58页
    · 基于代价函数最优的方法第58-66页
  · 基于图收缩的半监督聚类算法第66-72页
    · 图的构建与收缩第67-72页
  · 实验结果与分析第72-76页
    · 实验数据集第72-73页
    · 对比算法第73页
    · 参数设定第73-74页
    · 实验过程与结果第74-76页
  · 总结第76-77页
第四章 基于图的半监督学习与主动学习的维数约减第77-104页
  · 维数约减的研究背景与现状第77-90页
    · 无监督降维第78-83页
    · 有监督降维第83-88页
    · 半监督降维第88-90页
  · 基于图的半监督学习与主动学习的维度约减第90-97页
    · 算法框架第92-97页
  · 实验结果与分析第97-102页
    · 实验数据集第97-98页
    · 对比算法第98-99页
    · 性能评价指标与参数设置第99-100页
    · 实验结果第100-102页
  · 总结第102-104页
第五章 应用图像分割和基于图的半监督学习的图像标注第104-122页
  · 引言第104-106页
  · 自动图像标注的关键技术与研究现状第106-111页
    · 图像的底层视觉特征第106-108页
    · 图像自动标注模型第108-111页
  · 算法框架及实现第111-118页
    · 算法框架概述第112-113页
    · 图像分割第113-114页
    · 局部区域特征表达第114页
    · 构建所有图像局部区域的哈希表第114-115页
    · 构建所有图像局部区域的 kNN 图第115-116页
    · 构建图像 kNN 图及标注图像第116-118页
  · 实验结果与分析第118-121页
  · 总结第121-122页
总结和展望第122-125页
参考文献第125-141页
攻读博士/硕士学位期间取得的研究成果第141-142页
致谢第142-143页
附件第143页

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