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几类基于数据重建的子空间聚类问题研究

摘要第4-5页
ABSTRACT第5-6页
1 绪论第14-24页
    1.1 研究背景与意义第15-16页
    1.2 子空间聚类问题的任务与研究现状第16-21页
        1.2.1 稀疏子空间聚类第19页
        1.2.2 低秩子空间聚类第19-20页
        1.2.3 稳健最小二乘子空间聚类第20-21页
    1.3 本文的改进与探索第21页
    1.4 本文的布局第21-24页
2 K-support范数正则化子空间聚类第24-50页
    2.1 问题介绍第24-25页
    2.2 模型的提出第25-31页
        2.2.1 例子第26-31页
    2.3 理论分析第31-39页
        2.3.1 EBD条件与Grouping Effect性质第31-34页
        2.3.2 统计恢复保证第34-39页
    2.4 K-support范数子空间聚类的数值算法第39-41页
    2.5 实验第41-48页
        2.5.1 Hopkins 155数据库第42-43页
        2.5.2 Extended Yale B数据库第43-44页
        2.5.3 Rotated MNIST手写数字数据库第44-46页
        2.5.4 实验分析第46-47页
        2.5.5 计算复杂度的比较第47-48页
    2.6 本章小结第48-50页
3 多元高斯混合回归子空间聚类第50-76页
    3.1 引言第50-52页
    3.2 模型的建立第52-53页
    3.3 模型的求解第53-57页
    3.4 理论分析第57-65页
        3.4.1 模型的Grouping Effect性质第57-60页
        3.4.2 对角约束的证明第60-63页
        3.4.3 模型的渐进性质第63-65页
    3.5 估计高斯混合元个数的一个策略第65-67页
    3.6 计算复杂度第67-69页
    3.7 实验评测第69-74页
        3.7.1 Hopkins155数据库第69-70页
        3.7.2 MNIST-Back-Rand数据库第70-71页
        3.7.3 AR数据库第71页
        3.7.4 Extended Yale B数据库第71-74页
    3.8 本章小结第74-76页
4 乘性噪音污染下的子空间聚类第76-84页
    4.1 引言第76-77页
    4.2 模型的提出第77-78页
    4.3 数值算法第78-81页
    4.4 实验结果与分析第81-83页
    4.5 本章小结第83-84页
5 总结与展望第84-86页
    5.1 总结第84页
    5.2 创新点第84-85页
    5.3 不足与展望第85-86页
        5.3.1 模型的不足第85页
        5.3.2 未来工作的展望第85-86页
参考文献第86-94页
攻读博士学位期间的科研成果第94-96页
致谢第96-98页
作者简介第98页

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