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半监督低秩矩阵学习及其应用

摘要第3-5页
ABSTRACT第5-6页
第一章 绪论第15-27页
    1.1 引言第15页
    1.2 低秩矩阵学习算法第15-22页
        1.2.1 非负矩阵分解算法第15-20页
        1.2.2 概念分解第20页
        1.2.3 矩阵恢复第20-21页
        1.2.4 稀疏低秩矩阵学习第21-22页
    1.3 聚类分析技术第22-23页
    1.4 半监督矩阵分解算法第23-24页
        1.4.1 半监督非负矩阵分解算法第23页
        1.4.2 半监督概念分解算法第23-24页
        1.4.3 半监督学习中标签数据的选择第24页
    1.5 论文主要工作第24-25页
    1.6 论文结构安排第25-27页
第二章 图正则化的半监督非负矩阵分解算法第27-51页
    2.1 引言第27-28页
    2.2 相关工作介绍第28-32页
        2.2.1 非负矩阵分解第28-30页
        2.2.2 非负谱聚类第30-31页
        2.2.3 对称NMF与谱聚类第31-32页
    2.3 基于图拉普拉斯的半监督非负矩阵分解算法第32-36页
        2.3.1 目标函数第32-33页
        2.3.2 迭代更新算法第33-34页
        2.3.3 收敛性证明第34-36页
        2.3.4 计算复杂性分析第36页
    2.4 实验结果第36-45页
        2.4.1 评估结果的度量方法第36-37页
        2.4.2 算法性能比较第37-40页
        2.4.3 参数选择第40-45页
    2.5 本章小结第45-51页
第三章 基于成对约束及图拉普拉斯的非负矩阵分解第51-71页
    3.1 引言第51-52页
    3.2 相关工作第52-55页
    3.3 基于成对约束及图拉普拉斯的非负矩阵分解第55-61页
        3.3.1 目标函数第55-58页
        3.3.2 迭代更新算法第58页
        3.3.3 收敛性证明第58-60页
        3.3.4 计算复杂性分析第60-61页
    3.4 实验结果第61-69页
        3.4.1 算法参数设置及性能评估第61-63页
        3.4.2 数据集详细介绍第63-69页
        3.4.3 参数选择第69页
    3.5 本章小结第69-71页
第四章 基于成对约束及图拉普拉斯的非负局部坐标分解第71-91页
    4.1 引言第71-72页
    4.2 相关工作第72-74页
    4.3 基于图拉普拉斯及成对约束的非负局部坐标分解算法第74-80页
        4.3.1 目标函数第74-76页
        4.3.2 迭代更新算法第76-77页
        4.3.3 收敛性证明第77-79页
        4.3.4 算法复杂性分析第79-80页
    4.4 实验结果第80-89页
        4.4.1 算法参数设置及性能评估第80-83页
        4.4.2 算法的CPU计算时间第83-85页
        4.4.3 基向量和图像编码第85页
        4.4.4 参数选择第85-89页
    4.5 本章小结第89-91页
第五章 成对约束概念分解第91-119页
    5.1 引言第91-92页
    5.2 相关工作第92页
    5.3 成对约束概念分解算法第92-99页
        5.3.1 目标函数第92-94页
        5.3.2 迭代更新算法第94-96页
        5.3.3 与梯度下降方法的关系第96-97页
        5.3.4 收敛性证明第97-99页
        5.3.5 算法复杂性分析第99页
    5.4 实验结果第99-114页
        5.4.1 数据集第103-108页
        5.4.2 参数选择第108-114页
        5.4.3 选择核参数σ~2第114页
        5.4.4 讨论第114页
    5.5 本章小结第114-119页
第六章 全文总结及未来研究工作展望第119-121页
    6.1 全文总结第119页
    6.2 未来研究工作展望第119-121页
参考文献第121-131页
致谢第131-133页
攻读博士学位期间发表的学术论文目录第133-135页
博士期间参加的科研项目第135-137页

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