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基于最小化训练误差的子空间分类算法研究

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基于最小化训练误差的子空间分类算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-12页
第1章 绪论第12-22页
  · 研究背景及现状第12-19页
    · 模式识别简介第12-14页
    · 模式识别中的子空间降维方法第14-17页
    · 子空间方法在人脸识别中的应用第17-19页
  · 论文的主要工作第19-20页
  · 论文的结构安排第20-22页
第2章 子空间算法分析第22-48页
  · 向量空间和子空间第22-23页
    · 向量空间第22-23页
    · 子空间第23页
  · 主分量分析(PCA)第23-31页
    · 数据分解和重建第24-27页
    · 降维第27-28页
    · PCA的计算第28-30页
    · PCA与特征脸第30-31页
  · 概率PCA(PPCA)第31-35页
    · 因子分析第31-32页
    · DIFS和DFFS第32-35页
  · LDA第35-39页
    · LDA的基本原理第35-39页
    · LDA存在的问题第39页
  · 几种改进的LDA算法第39-45页
    · 非参数判别分析第39-41页
    · 成对加权Fisher准则第41页
    · 局部分步LDA算法第41-42页
    · 边界Fisher分析方法第42页
    · PCA+LDA第42-43页
    · 先对S_w对角化的方法第43-44页
    · 直接LDA(DLDA,Direct LDA)第44-45页
    · 正则化LDA第45页
  · 本章小结第45-48页
第3章 结合遗传算法的最小训练误差子空间方法第48-74页
  · LDA算法的几何分析第48-55页
    · 决定LDA鉴别能力的因素第49-52页
    · 特征值与特征子空间的联系第52-55页
  · 遗传算法第55-67页
    · 遗传算法的生物学基础第55-58页
    · 遗传算法简介第58-65页
    · 遗传算法的应用领域第65-67页
  · 实验及分析第67-73页
    · 模拟数据实验第68-70页
    · 真实数据实验第70-73页
  · 本章小结第73-74页
第4章 结合集成学习的最小训练误差子空间方法第74-98页
  · 集成学习第74-79页
    · 集成学习的概念第74-76页
    · 集成学习的起源与现状第76-79页
  · Boosting算法第79-86页
    · Boosting算法的提出第79-80页
    · Boosting算法描述第80-85页
    · Boosting算法的重要特性第85-86页
  · Bagging算法第86-89页
    · Bagging算法的提出第86-87页
    · Bagging算法描述第87-88页
    · Bagging算法的理论分析第88-89页
  · 基于提升自举LDA投影的特征提取算法第89-96页
    · 算法概述第89-90页
    · 算法描述第90-93页
    · 实验及分析第93-96页
  · 本章小结第96-98页
第5章 多类问题中的提升自举LDA子空间的分类方法第98-112页
  · 多类问题中的AdaBoost算法第98-103页
    · AdaBoost.M1第98-99页
    · AdaBoost.M2第99-102页
    · 其它算法简介第102-103页
  · 提升自举LDA子空间的分类方法第103-106页
    · 算法概述第103页
    · 算法描述第103-106页
  · 实验与分析第106-110页
    · MNIST数据集上的实验第106-108页
    · FERET人脸数据集上的实验第108-110页
  · 本章小结第110-112页
第6章 结束语第112-114页
  · 本文创新点第112页
  · 今后工作展望第112-114页
参考文献第114-124页
致谢第124-125页
博士期间发表的学术论文第125页

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