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分块凸优化方法及其在模式识别中的应用

摘要第6-7页
ABSTRACT第7页
主要符号对照表第12-13页
第一章 绪论第13-15页
    1.1 引言第13-14页
    1.2 本文的主要结构第14-15页
第二章 背景介绍第15-21页
    2.1 相关数学基础第15-18页
        2.1.1 凸集和凸函数第15页
        2.1.2 邻近算子第15-18页
    2.2 凸集上原始对偶算法第18-21页
第三章 分块凸优化问题块坐标下降法第21-29页
    3.1 模型及算法描述第21-22页
    3.2 收敛性分析第22-29页
第四章 基于稀疏编码的细菌识别第29-37页
    4.1 问题背景描述第29-37页
        4.1.1 Original(S1) 方法与算法第31-32页
        4.1.2 Proximal(S2) 方法与算法第32-34页
        4.1.3 Prox-linear(S3) 方法与算法第34-37页
第五章 数值实验第37-51页
    5.1 模拟图像第37-47页
        5.1.1 无噪声情况第37-40页
        5.1.2 加噪声情况第40-47页
    5.2 真实图像第47-51页
全文总结和改进第51-53页
参考文献第53-57页
致谢第57页

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