判别最小平方有序回归研究及应用
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 注释表 | 第10-11页 |
| 缩略词 | 第11-12页 |
| 第一章 绪论 | 第12-19页 |
| 1.1 模式识别概述 | 第12-13页 |
| 1.2 有序回归概述 | 第13-16页 |
| 1.3 最小平方回归的有序改造 | 第16-17页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第17-18页 |
| 1.5 本文内容安排 | 第18-19页 |
| 第二章 相关研究背景 | 第19-27页 |
| 2.1 基于多阈值约束的有序回归算法 | 第19-24页 |
| 2.1.1 排序感知机 | 第19-20页 |
| 2.1.2 支持向量有序回归 | 第20-21页 |
| 2.1.3 有序判别分析 | 第21-23页 |
| 2.1.4 流形学习有序回归 | 第23-24页 |
| 2.2 最小平方回归 | 第24-25页 |
| 2.3 累积属性 | 第25-27页 |
| 第三章 判别最小平方有序回归 | 第27-40页 |
| 3.1 引言 | 第27页 |
| 3.2 模型建立 | 第27-29页 |
| 3.3 模型优化 | 第29-32页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第32-39页 |
| 3.4.1 基准数据集实验 | 第33-37页 |
| 3.4.2 人脸数据集实验 | 第37-38页 |
| 3.4.3 实验结果分析 | 第38-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 采用双重特征扰动的最小平方有序回归 | 第40-50页 |
| 4.1 引言 | 第40-41页 |
| 4.2 特征扰动 | 第41-43页 |
| 4.3 模型建立与优化 | 第43-45页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第45-48页 |
| 4.4.1 基准数据集实验 | 第46-48页 |
| 4.4.2 人脸数据集实验 | 第48页 |
| 4.4.3 实验结果分析 | 第48页 |
| 4.5 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 5.1 已有工作总结 | 第50-51页 |
| 5.2 未来工作展望 | 第51-52页 |
| 参考文献 | 第52-58页 |
| 致谢 | 第58-60页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第60页 |
