自适应采样矩阵填充算法
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及研究意义 | 第12-13页 |
| 1.2 相关技术国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.2.1 国内研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 国外研究现状 | 第14-16页 |
| 1.3 本文主要工作与论文组织结构 | 第16-18页 |
| 1.3.1 本文主要工作 | 第16页 |
| 1.3.2 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第2章 矩阵填充理论及相关概述 | 第18-26页 |
| 2.1 矩阵填充的原理 | 第18-22页 |
| 2.1.1 基本模型 | 第18-20页 |
| 2.1.2 矩阵的低秩特性 | 第20-21页 |
| 2.1.3 矩阵填充的可行性分析 | 第21-22页 |
| 2.2 矩阵填充的算法 | 第22-25页 |
| 2.3 小结 | 第25-26页 |
| 第3章 自适应采样的位置确定 | 第26-34页 |
| 3.1 引言 | 第26-27页 |
| 3.2 问题描述 | 第27-28页 |
| 3.2.1 网络模型 | 第27-28页 |
| 3.2.2 问题来源 | 第28页 |
| 3.3 改进方案 | 第28-32页 |
| 3.3.1 预备知识 | 第29-30页 |
| 3.3.2 自适应采样位置确定方案 | 第30-32页 |
| 3.4 小结 | 第32-34页 |
| 第4章 基于降维的矩阵填充方案 | 第34-46页 |
| 4.1 引言 | 第34-35页 |
| 4.2 问题来源 | 第35页 |
| 4.3 降维算法分析 | 第35-40页 |
| 4.3.1 主成分分析法(PCA) | 第35-37页 |
| 4.3.2 线性判别分析法(LDA) | 第37-38页 |
| 4.3.3 局部线性嵌入(LLE) | 第38-39页 |
| 4.3.4 等距离映射算法(Isomap) | 第39-40页 |
| 4.4 降维的方案 | 第40-45页 |
| 4.4.1 SVD算法 | 第41-44页 |
| 4.4.2 改进的SVD算法 | 第44-45页 |
| 4.5 小结 | 第45-46页 |
| 第5章 实验分析 | 第46-53页 |
| 5.1 引言 | 第46页 |
| 5.2 实验指标 | 第46-48页 |
| 5.2.1 低秩特性 | 第46页 |
| 5.2.2 采样比例下的误差评估 | 第46-47页 |
| 5.2.3 采样停止时的阈值判定 | 第47-48页 |
| 5.2.4 均匀采样比例评估 | 第48页 |
| 5.3 性能评估 | 第48-51页 |
| 5.3.1 采样数量比较 | 第49-51页 |
| 5.3.2 矩阵重构时间比较 | 第51页 |
| 5.4 小结 | 第51-53页 |
| 结论 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文 | 第61-62页 |
| 附录B 攻读学位期间所参与的科研活动 | 第62页 |
