基于稀疏模型的快速核方法
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-16页 |
| ·课题背景 | 第9-11页 |
| ·模式识别中的特征抽取方法 | 第9-10页 |
| ·特征抽取中的核方法 | 第10-11页 |
| ·当前核方法的研究现状及分析 | 第11-14页 |
| ·本文主要研究内容 | 第14-15页 |
| ·课题来源 | 第15-16页 |
| 第2章 基于特征抽取结果逼近的稀疏KMSE | 第16-27页 |
| ·引言 | 第16-17页 |
| ·最小平方误差方法KMSE | 第17-19页 |
| ·KMSE形式化描述 | 第17-18页 |
| ·KMSE缺陷分析 | 第18-19页 |
| ·基于特征结果逼近的KMSE | 第19-23页 |
| ·稀疏KMSE | 第19-20页 |
| ·基于特征抽取结果逼近的关键样本选择 | 第20-23页 |
| ·实验与结果分析 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-27页 |
| 第3章 使用回归分析构造稀疏KMSE | 第27-32页 |
| ·引言 | 第27-28页 |
| ·特征显著性检验 | 第28-29页 |
| ·基于特征显著性检验的稀疏KMSE | 第29-30页 |
| ·实验与结果分析 | 第30-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第4章 与决策算法独立的稀疏核方法 | 第32-47页 |
| ·引言 | 第32-33页 |
| ·KFDA与其稀疏模型 | 第33-38页 |
| ·KFDA描述 | 第33-35页 |
| ·KFDA其稀疏模型 | 第35-36页 |
| ·实验与结果分析 | 第36-38页 |
| ·KPCA及其稀疏模型 | 第38-43页 |
| ·KPCA描述 | 第38-39页 |
| ·KPCA稀疏模型 | 第39-40页 |
| ·实验与结果分析 | 第40-43页 |
| ·联合多目标函数的稀疏KMSE | 第43-46页 |
| ·结合多目标函数的稀疏KMSE | 第43-44页 |
| ·实验与结果分析 | 第44-46页 |
| ·本章小结 | 第46-47页 |
| 结论 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-53页 |
| 读硕士学位期间发表的论文 | 第53-55页 |
| 致谢 | 第55页 |
