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面向RPCA求解的双噪声对偶增广拉格朗日乘子法

摘要第4-6页
ABSTRACT第6-7页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 课题背景及研究的目的和意义第10-11页
    1.2 鲁棒性主成分分析及其相关算法概况第11-13页
    1.3 国内外研究现状第13-15页
    1.4 本文的主要研究内容第15-17页
第2章 用于求解RPCA问题的典型算法第17-29页
    2.1 基于贝叶斯理论的方法第17-19页
    2.2 基于M估计的方法第19-20页
    2.3 基于凸优化模型的方法第20-28页
        2.3.1 迭代阈值法第20-22页
        2.3.2 近端梯度法第22-24页
        2.3.3 对偶法第24-26页
        2.3.4 增广拉格朗日乘子法第26-28页
    2.4 本章小结第28-29页
第3章 面向RPCA求解的对偶增广拉格朗日乘子法第29-40页
    3.1 对偶法最优化乘子初始化第29-30页
    3.2 对偶增广拉格朗日乘子算法第30-31页
    3.3 实验研究第31-38页
        3.3.1 数据拟合试验第31-33页
        3.3.2 人脸去噪第33-35页
        3.3.3 动态前景的提取第35-38页
    3.4 本章小结第38-40页
第4章 面向RPCA求解的双噪声凸优化模型第40-53页
    4.1 双噪声凸优化模型第40页
    4.2 求解双噪声模型的增广拉格朗日乘子法第40-45页
    4.3 实验研究第45-51页
        4.3.1 人脸去噪第45-48页
        4.3.2 动态前景的提取第48-51页
    4.4 本章小结第51-53页
结论第53-54页
参考文献第54-58页
攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果第58-60页
致谢第60页

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