摘要 | 第1-6页 |
ABSTRACT | 第6-9页 |
主要符号对照表 | 第9-10页 |
第一章 绪论 | 第10-16页 |
·引言 | 第10页 |
·研究背景与意义 | 第10-11页 |
·国内外研究现状 | 第11-12页 |
·本文主要工作与贡献 | 第12-13页 |
·本文组织结构 | 第13-16页 |
第二章 低秩矩阵近似相关工作概述 | 第16-26页 |
·低秩矩阵近似的理论研究 | 第16-22页 |
·低秩矩阵近似的问题定义 | 第16-17页 |
·低秩矩阵近似的凸松弛方法 | 第17-19页 |
·低秩矩阵近似与稀疏优化的联系 | 第19-20页 |
·低秩矩阵近似的非凸松弛方法 | 第20-22页 |
·基于矩阵分解的方法 | 第22页 |
·低秩矩阵近似的应用 | 第22-25页 |
·推荐系统 | 第22-23页 |
·鲁棒主成分分析 | 第23-25页 |
·其它应用 | 第25页 |
·本章小结 | 第25-26页 |
第三章 低秩矩阵近似问题的优化算法 | 第26-32页 |
·凸优化方法 | 第26-28页 |
·半定规划方法 | 第26页 |
·Proximal梯度法 | 第26-28页 |
·非凸优化方法 | 第28-31页 |
·交替优化方法 | 第29页 |
·交替方向乘子法 | 第29-31页 |
·本章小结 | 第31-32页 |
第四章 迭代收缩阂值与权值再分配算法ISTRA | 第32-52页 |
·问题定义 | 第32-33页 |
·基本方法 | 第33-39页 |
·构造Proximal问题 | 第33-35页 |
·权值再分配策略 | 第35-37页 |
·迭代收缩阈值与权值再分配算法ISTRA | 第37-39页 |
·收敛性分析 | 第39-43页 |
·步长有界 | 第39-40页 |
·收敛结果 | 第40-42页 |
·收敛速度 | 第42页 |
·与Majorization Minimization方法的联系 | 第42-43页 |
·实验分析 | 第43-50页 |
·合成数据实验 | 第44-46页 |
·实际图像数据实验 | 第46-50页 |
·本章小结 | 第50-52页 |
第五章 结论与展望 | 第52-54页 |
·工作内容总结 | 第52-53页 |
·下一步工作展望 | 第53-54页 |
参考文献 | 第54-58页 |
致谢 | 第58-60页 |
在读期间发表的学术论文与取得的研究成果 | 第60页 |