等谱流形学习算法及其应用研究
| 中文摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第一章 引言 | 第10-16页 |
| 1.1 谱流形学习 | 第10-13页 |
| 1.1.1 谱学习的基本概念 | 第10页 |
| 1.1.2 国内外研究进展 | 第10-13页 |
| 1.2 存在的问题 | 第13-14页 |
| 1.3 本文主要研究内容和创新点 | 第14-15页 |
| 1.4 内容安排 | 第15-16页 |
| 第二章 相关理论基础 | 第16-22页 |
| 2.1 谱方法 | 第16页 |
| 2.2 流形学习 | 第16-18页 |
| 2.2.1 流形 | 第16-17页 |
| 2.2.2 流形学习 | 第17页 |
| 2.2.3 多流形学习 | 第17-18页 |
| 2.3 如何构造邻接矩阵 | 第18-21页 |
| 2.3.1 高斯核 | 第18-19页 |
| 2.3.2 局部线性重构系数 | 第19页 |
| 2.3.3 稀疏表示 | 第19-21页 |
| 2.4 等谱学习 | 第21页 |
| 2.5 本章小结 | 第21-22页 |
| 第三章 等谱流形学习算法 | 第22-34页 |
| 3.1 等谱流形学习的基本概念 | 第22-23页 |
| 3.2 等谱流形学习的基本原理 | 第23-24页 |
| 3.3 等谱流形学习的表示方法 | 第24-26页 |
| 3.3.1 稀疏类内散度矩阵 | 第24-25页 |
| 3.3.2 稀疏类间散度矩阵 | 第25-26页 |
| 3.4 等谱流形学习算法 | 第26-27页 |
| 3.5 时间复杂度分析 | 第27-28页 |
| 3.6 算法评价 | 第28页 |
| 3.7 实验结果 | 第28-32页 |
| 3.7.1 数据集描述 | 第29页 |
| 3.7.2 实验设置 | 第29-30页 |
| 3.7.3 实验结果 | 第30-32页 |
| 3.8 实验分析 | 第32-33页 |
| 3.9 本章小结 | 第33-34页 |
| 第四章 谱流形快速学习算法 | 第34-42页 |
| 4.1 谱流形快速学习的基本概念 | 第34-35页 |
| 4.1.1 锚点的选择 | 第34页 |
| 4.1.2 锚图的构造 | 第34-35页 |
| 4.2 谱流形快速学习的表示方法 | 第35-36页 |
| 4.3 谱流形快速学习算法 | 第36-37页 |
| 4.4 时间复杂度 | 第37页 |
| 4.5 实验结果 | 第37-40页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第38页 |
| 4.5.2 性能分析 | 第38-40页 |
| 4.5.3 时间分析 | 第40页 |
| 4.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第五章 多流形等谱学习算法 | 第42-57页 |
| 5.1 多流形等谱问题 | 第42-43页 |
| 5.2 主谱的估计 | 第43-48页 |
| 5.2.1 主谱的下界 | 第43-46页 |
| 5.2.2 主谱的上界 | 第46-48页 |
| 5.3 多流形等谱学习算法 | 第48-52页 |
| 5.3.1 基于稀疏的多流形等谱学习算法 | 第49-51页 |
| 5.3.2 基于锚图的多流形等谱学习算法 | 第51-52页 |
| 5.4 实验结果 | 第52-56页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第52-53页 |
| 5.4.2 性能分析 | 第53-55页 |
| 5.4.3 时间分析 | 第55-56页 |
| 5.5 算法分析 | 第56页 |
| 5.6 本章小结 | 第56-57页 |
| 第六章 总结与展望 | 第57-59页 |
| 6.1 总结 | 第57-58页 |
| 6.2 展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-65页 |
| 中英文名词对照 | 第65-66页 |
| 攻读硕士学位期间主要的研究成果 | 第66-67页 |
| 科研情况 | 第66页 |
| 论文发表情况 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
