| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-13页 |
| ·研究背景和意义 | 第9页 |
| ·国内外研究现状 | 第9-11页 |
| ·主要研究内容与论文组织结构 | 第11-12页 |
| ·主要研究内容 | 第11-12页 |
| ·论文组织结构 | 第12页 |
| ·本章小结 | 第12-13页 |
| 第2章 相关知识 | 第13-19页 |
| ·PCA及其相关算法 | 第13-16页 |
| ·PCA | 第13-14页 |
| ·KPCA | 第14-15页 |
| ·KPCA-L1 | 第15-16页 |
| ·LDA | 第16-18页 |
| ·LDA | 第16-17页 |
| ·LDA-L1 | 第17-18页 |
| ·本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 基于样本选取和加权KPCA-L1 的异常检测 | 第19-30页 |
| ·样本选取 | 第19-21页 |
| ·加权KPCA-L1 | 第21-23页 |
| ·异常检测 | 第23页 |
| ·模型的更新 | 第23-24页 |
| ·实验结果 | 第24-29页 |
| ·人工数据集 | 第24-26页 |
| ·标准数据集 | 第26-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 基于Lp范数最大化的LDA | 第30-37页 |
| ·LDA-Lp算法的推导过程 | 第30-32页 |
| ·实验结果 | 第32-36页 |
| ·人工数据集 | 第32-34页 |
| ·标准数据集 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 总结与展望 | 第37-38页 |
| 参考文献 | 第38-41页 |
| 致谢 | 第41-42页 |
| 攻读学位期间取得的科研成果 | 第42页 |