自表达属性选择研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 1. 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10页 |
| 1.3 组织框架 | 第10-12页 |
| 2. 相关技术综述 | 第12-15页 |
| 2.1 属性选择 | 第12-13页 |
| 2.2 稀疏学习 | 第13-15页 |
| 3. 基于稀疏学习的鲁棒自表达属性选择算法 | 第15-23页 |
| 3.1 引言 | 第15页 |
| 3.2 算法 | 第15-17页 |
| 3.3 优化 | 第17-19页 |
| 3.4 实验 | 第19-22页 |
| 3.4.1. 实验设置 | 第19-20页 |
| 3.4.2. 结果分析 | 第20-22页 |
| 3.5 小结 | 第22-23页 |
| 4. 基于超图的属性自表达无监督低秩属性选择算法 | 第23-38页 |
| 4.1 引言 | 第23-25页 |
| 4.2 方法 | 第25-28页 |
| 4.2.1 定义 | 第25页 |
| 4.2.2 超图嵌入和低秩约束 | 第25-27页 |
| 4.2.3 属性自表达 | 第27-28页 |
| 4.3 优化 | 第28-29页 |
| 4.4 实验 | 第29-37页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第30-32页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第32-37页 |
| 4.5 小结 | 第37-38页 |
| 5. 总结与展望 | 第38-40页 |
| 5.1 论文总结 | 第38页 |
| 5.2 展望 | 第38-40页 |
| 参考文献 | 第40-44页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第44-45页 |
| 攻读硕士期间获得的奖项 | 第45页 |
| 攻读硕士期间研究项目情况 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
