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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
本篇论文共
125
页,
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