| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第1章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 论文主要内容及章节安排 | 第13-16页 |
| 第2章 图Lasso方法 | 第16-34页 |
| 2.1 图Lasso方法的基本理论 | 第16-19页 |
| 2.1.1 图Lasso方法的罚图模型 | 第16-17页 |
| 2.1.2 图Lasso方法的基本思想 | 第17-19页 |
| 2.2 坐标下降算法 | 第19-20页 |
| 2.2.1 坐标下降算法求解Lasso问题 | 第19-20页 |
| 2.2.2 坐标下降算法求解图Lasso问题 | 第20页 |
| 2.3 图Lasso算法 | 第20-22页 |
| 2.3.1 图Lasso算法估计协方差矩阵 | 第20-21页 |
| 2.3.2 图Lasso算法估计逆协方差矩阵 | 第21页 |
| 2.3.3 图Lasso算法的步骤 | 第21-22页 |
| 2.3.4 图Lasso算法的罚参数 | 第22页 |
| 2.4 图Lasso应用于无向图模型估计 | 第22-27页 |
| 2.4.1 无向图模型 | 第22页 |
| 2.4.2 仿真实验 | 第22-25页 |
| 2.4.3 图Lasso的实际应用 | 第25-27页 |
| 2.5 图Lasso应用于二次判别分析 | 第27-33页 |
| 2.5.1 二次判别分析基本理论 | 第27-28页 |
| 2.5.2 图Lasso应用于二次判别分析 | 第28-29页 |
| 2.5.3 手写数字数据集实验 | 第29-33页 |
| 2.6 本章小结 | 第33-34页 |
| 第3章 联合图Lasso方法 | 第34-55页 |
| 3.1 联合图Lasso方法的基本思想 | 第34页 |
| 3.2 交替方向乘子法应用于联合图Lasso模型 | 第34-39页 |
| 3.2.1 交替方向乘子法 | 第34-37页 |
| 3.2.2 交替方向乘子法求解联合图Lasso问题 | 第37-39页 |
| 3.3 两种罚函数及联合图Lasso解 | 第39-41页 |
| 3.3.1 组Lasso罚及联合图Lasso解 | 第39-40页 |
| 3.3.2 融合Lasso罚及联合图Lasso解 | 第40-41页 |
| 3.4 更快速的联合图Lasso算法 | 第41-46页 |
| 3.5 联合图Lasso仿真实验 | 第46-49页 |
| 3.5.1 仿真数据 | 第46-47页 |
| 3.5.2 实验结果与分析 | 第47-49页 |
| 3.6 联合图Lasso应用于二次判别分析 | 第49-54页 |
| 3.6.1 联合图Lasso算法应用于二次判别分析 | 第49-50页 |
| 3.6.2 活动识别实验 | 第50-54页 |
| 3.7 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 基于图Lasso的稀疏高斯图混合模型 | 第55-67页 |
| 4.1 高斯图混合模型 | 第55-56页 |
| 4.2 稀疏高斯图混合模型 | 第56-57页 |
| 4.3 图Lasso期望最大化算法 | 第57-60页 |
| 4.3.1 期望步 | 第57-58页 |
| 4.3.2 图Lasso最大化步 | 第58-60页 |
| 4.4 仿真实验 | 第60-63页 |
| 4.4.1 仿真数据 | 第60-61页 |
| 4.4.2 实验结果与分析 | 第61-63页 |
| 4.5 稀疏高斯图混合模型的实际应用 | 第63-65页 |
| 4.6 本章小结 | 第65-67页 |
| 结论 | 第67-69页 |
| 参考文献 | 第69-73页 |
| 攻读硕士学位期间承担的科研任务与主要成果 | 第73-74页 |
| 致谢 | 第74页 |