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基于余代数的跨域学习模型与应用

摘要第5-6页
Abstract第6页
第一章 引言第9-15页
    1.1 研究背景第9-11页
        1.1.1 跨域学习的概念第10页
        1.1.2 跨媒体搜索的发展第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-14页
        1.2.1 跨媒体搜索第11-13页
        1.2.2 余代数第13-14页
    1.3 研究内容第14页
    1.4 论文结构第14-15页
第二章 跨媒体检索技术第15-22页
    2.1 迁移性学习第15-17页
        2.1.1 迁移性学习概况第15页
        2.1.2 迁移性学习的常见几种模型第15-17页
    2.2 图像特征第17页
        2.2.1 颜色特征第17页
        2.2.2 纹理特征第17页
        2.2.3 形状特征第17页
    2.3 SIFT特征点提取第17-21页
        2.3.1 构建尺度空间第17-18页
        2.3.2 检测DOG尺度空间极值点第18-19页
        2.3.3 特征值归一化处理第19-20页
        2.3.4 根据SIFT提取的特征点进行数据相似度匹配第20-21页
    2.4 本章小结第21-22页
第三章 基于余代数同态的跨域模型的构建第22-30页
    3.1 余代数第22页
        3.1.1 余代数相关定义第22页
    3.2 余代数同态的证明第22-23页
        3.2.1 证明迁移学习满足归纳法而跨域学习满足余归纳法第22-23页
    3.3 多媒体之间同态结构模型第23-25页
        3.3.1 同态模型转化到多媒体领域第23-24页
        3.3.2 多媒体跨域学习同态模型具体结构第24-25页
    3.4 相似度测量第25-27页
        3.4.1 向量空间模型第25-26页
        3.4.2 k-means聚类第26-27页
    3.5 评估现有的多媒体检索第27-29页
        3.5.1 MPEG-7标准第27-28页
        3.5.2 现有多媒体检索第28-29页
    3.6 本章小结第29-30页
第四章 基于余代数跨域学习的跨媒体搜索模型第30-36页
    4.1 基于余代数跨域学习的跨媒体搜索模型架构设计第30-32页
        4.1.1 架构概述第30-31页
        4.1.2 架构成分结构图第31-32页
    4.2 具体实施第32页
        4.2.1 实施步骤第32页
        4.2.2 客户端界面设计第32页
    4.3 性能评估第32-35页
        4.3.1 数据集选取第33页
        4.3.2 结果显示及分析第33-35页
    4.4 本章小结第35-36页
第五章 总结与展望第36-37页
    5.1 总结第36页
    5.2 展望第36-37页
参考文献第37-41页
致谢第41页

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