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两类低秩矩阵重构模型及其应用探索

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第11-17页
    1.1 研究背景第11-13页
    1.2 预备知识第13-16页
        1.2.1 矩阵相关第13-14页
        1.2.2 优化算法第14-16页
    1.3 本文主要内容和结构安排第16-17页
第二章 低秩矩阵填充模型及改进第17-37页
    2.1 经典模型及其算法第18-25页
        2.1.1 重构的核范数最小化模型第18-20页
        2.1.2 带弹性网正则项的核范数最小化模型第20-21页
        2.1.3 核范数正则化最小二乘模型第21-22页
        2.1.4 潜因子模型第22-23页
        2.1.5 加权核范数最小化模型(WNNM)第23-25页
    2.2 模型改进及其算法第25-32页
        2.2.1 行稀疏噪声的刻画第25-26页
        2.2.2 行稀疏噪声下的填充模型第26-32页
    2.3 数值实验第32-37页
        2.3.1 不同矩阵规模下的算法表现第33页
        2.3.2 不同秩下的算法表现第33-34页
        2.3.3 不同采样率下的算法表现第34-35页
        2.3.4 不同行稀疏率下的算法表现第35-37页
第三章 低秩矩阵恢复模型及改进第37-49页
    3.1 经典算法第38-43页
        3.1.1 鲁棒主成分分析第38-39页
        3.1.2 带弹性网正则项的鲁棒主成分分析第39-41页
        3.1.3 无约束的正则化最小二乘模型第41-43页
    3.2 低秩-行稀疏分解模型第43-45页
    3.3 数值实验第45-49页
        3.3.1 不同矩阵规模下的算法比较第45-47页
        3.3.2 不同秩下的算法比较第47页
        3.3.3 不同行稀疏率下的算法比较第47-49页
第四章 应用探索第49-54页
    4.1 搞笑段子排名第49-52页
    4.2 监控视频中运动物体提取第52-54页
第五章 总结与展望第54-55页
参考文献第55-58页
致谢第58页

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