| 摘要 | 第10-12页 |
| ABSTRACT | 第12-14页 |
| 第一章 绪论 | 第15-33页 |
| 1.1 研究背景 | 第16-20页 |
| 1.1.1 数据降维的重要性 | 第16-18页 |
| 1.1.2 传统数据降维方法面临的挑战 | 第18-20页 |
| 1.2 相关工作 | 第20-27页 |
| 1.2.1 经典非负矩阵分解研究现状 | 第20-23页 |
| 1.2.2 扩展非负矩阵分解研究现状 | 第23-27页 |
| 1.3 研究内容 | 第27-29页 |
| 1.3.1 并行流形正则化非负矩阵分解方法 | 第27页 |
| 1.3.2 在线流形正则化非负矩阵分解方法 | 第27-28页 |
| 1.3.3 特征选择在线流形正则化非负矩阵分解方法 | 第28-29页 |
| 1.3.4 流形正则化非负矩阵分解硬件加速技术 | 第29页 |
| 1.4 论文主要创新点 | 第29-30页 |
| 1.5 论文结构 | 第30-33页 |
| 第二章 并行流形正则化非负矩阵分解 | 第33-53页 |
| 2.1 典型非负矩阵分解模型 | 第33-38页 |
| 2.1.1 经典非负矩阵分解 | 第33-34页 |
| 2.1.2 并行非负矩阵分解 | 第34-36页 |
| 2.1.3 图正则化非负矩阵分解 | 第36-38页 |
| 2.2 并行流形正则化非负矩阵分解模型 | 第38-41页 |
| 2.2.1 数据划分策略 | 第38-39页 |
| 2.2.2 更新规则 | 第39-41页 |
| 2.3 并行流形构造方法 | 第41-44页 |
| 2.3.1 流形构造并行化面临的挑战 | 第41-42页 |
| 2.3.2 ??邻域模式的流形构造方法 | 第42-43页 |
| 2.3.3 k?近邻模式的流形构造方法 | 第43-44页 |
| 2.4 算法设计 | 第44-45页 |
| 2.5 实验验证 | 第45-52页 |
| 2.5.1 实验设计 | 第45-47页 |
| 2.5.2 结果分析 | 第47-52页 |
| 2.6 本章小结 | 第52-53页 |
| 第三章 在线流形正则化非负矩阵分解 | 第53-71页 |
| 3.1 增量非负矩阵分解模型 | 第53-55页 |
| 3.2 在线流形正则化非负矩阵分解模型 | 第55-59页 |
| 3.2.1 模型定义 | 第55-57页 |
| 3.2.2 更新规则 | 第57-59页 |
| 3.3 缓冲池优化策略 | 第59-63页 |
| 3.3.1 基本思想 | 第59-60页 |
| 3.3.2 算法设计 | 第60-62页 |
| 3.3.3 算法复杂度分析 | 第62-63页 |
| 3.4 实验验证 | 第63-69页 |
| 3.4.1 实验设计 | 第64页 |
| 3.4.2 结果分析 | 第64-69页 |
| 3.5 本章小结 | 第69-71页 |
| 第四章 特征选择在线流形正则化非负矩阵分解 | 第71-91页 |
| 4.1 特征选择技术 | 第71-73页 |
| 4.2 特征选择在线流形正则化非负矩阵分解模型 | 第73-79页 |
| 4.2.1 模型定义 | 第73-75页 |
| 4.2.2 更新规则 | 第75-79页 |
| 4.3 随机投影树优化策略 | 第79-85页 |
| 4.3.1 基本思想 | 第79-80页 |
| 4.3.2 算法设计 | 第80-85页 |
| 4.3.3 算法复杂度分析 | 第85页 |
| 4.4 实验验证 | 第85-89页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第85页 |
| 4.4.2 结果分析 | 第85-89页 |
| 4.5 本章小结 | 第89-91页 |
| 第五章 流形正则化非负矩阵分解硬件加速技术 | 第91-119页 |
| 5.1 硬件加速可行性分析 | 第91-95页 |
| 5.1.1 算法分析及优化 | 第91-94页 |
| 5.1.2 算法功能模块划分 | 第94-95页 |
| 5.2 基于特征间并行的硬件加速 | 第95-107页 |
| 5.2.1 数据存储结构设计 | 第95-98页 |
| 5.2.2 功能模块实现 | 第98-107页 |
| 5.3 基于特征内并行的硬件加速 | 第107-110页 |
| 5.3.1 数据存储结构设计 | 第107-108页 |
| 5.3.2 功能模块实现 | 第108-110页 |
| 5.4 实验验证 | 第110-118页 |
| 5.4.1 实验设计 | 第111-113页 |
| 5.4.2 结果分析 | 第113-118页 |
| 5.5 本章小结 | 第118-119页 |
| 第六章 结束语 | 第119-123页 |
| 6.1 工作总结 | 第119-120页 |
| 6.2 研究展望 | 第120-123页 |
| 致谢 | 第123-125页 |
| 参考文献 | 第125-137页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第137页 |