| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-22页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第11-13页 |
| 1.2 流形学习的国内外研究现状 | 第13-18页 |
| 1.2.1 全局流形学习与局部流形学习降维 | 第14-16页 |
| 1.2.2 监督流形学习与多流形学习 | 第16-17页 |
| 1.2.3 流形学习的应用 | 第17-18页 |
| 1.3 研究问题的提出 | 第18页 |
| 1.4 本文的研究内容和论文组织 | 第18-22页 |
| 1.4.1 主要研究内容与创新 | 第18-19页 |
| 1.4.2 论文结构与组织 | 第19-22页 |
| 第二章 层次流形学习 | 第22-41页 |
| 2.1 概述 | 第22-23页 |
| 2.2 层次流形学习框架 | 第23-29页 |
| 2.2.1 几个基本概念 | 第23-25页 |
| 2.2.2 层次流形学习 | 第25-27页 |
| 2.2.3 子流形的构造 | 第27-28页 |
| 2.2.4 父流形的构造 | 第28-29页 |
| 2.3 层次邻接矩阵 | 第29-32页 |
| 2.3.1 流形中的距离 | 第30-31页 |
| 2.3.2 层次邻接矩阵的计算 | 第31-32页 |
| 2.4 最优非线性映射 | 第32-37页 |
| 2.4.1 最优非线性映射函数的求解 | 第33-34页 |
| 2.4.2 最优非线性映射函数的推导 | 第34-37页 |
| 2.5 层次流形学习的复杂度分析 | 第37-40页 |
| 2.5.1 层次流形学习算法流程 | 第37-39页 |
| 2.5.2 层次流形学习的计算复杂度分析 | 第39-40页 |
| 2.5.3 层次流形学习的算法收敛性分析 | 第40页 |
| 2.6 本章小结 | 第40-41页 |
| 第三章 共享特征 | 第41-57页 |
| 3.1 问题的提出 | 第41-42页 |
| 3.2 基于ADABOOST的共享特征提取 | 第42-50页 |
| 3.2.1 Ada Boost概述 | 第42-43页 |
| 3.2.2 基于Ada Boost的共享特征提取 | 第43-45页 |
| 3.2.3 基于Ada Boost的共享特征提取实验分析与讨论 | 第45-50页 |
| 3.3 基于特征映射的共享特征提取 | 第50-56页 |
| 3.3.1 基于特征映射的共享特征提取算法基本思想 | 第50-52页 |
| 3.3.2 基于特征映射的共享特征提取算法描述 | 第52-53页 |
| 3.3.3 基于特征映射的共享特征提取算法的计算复杂度分析 | 第53-54页 |
| 3.3.4 实验分析与讨论 | 第54-56页 |
| 3.4 本章小结 | 第56-57页 |
| 第四章 监督分类的样本外点学习 | 第57-72页 |
| 4.1 概述 | 第57-58页 |
| 4.1.1 监督流形学习面临的问题 | 第57页 |
| 4.1.2 样本外点学习研究现状 | 第57-58页 |
| 4.2 样本外点学习 | 第58-64页 |
| 4.2.1 非参数映射 | 第58页 |
| 4.2.2 核岭回归 | 第58-59页 |
| 4.2.3 广义回归神经网络 | 第59-64页 |
| 4.2.3.1 广义回归神经网络概述 | 第59-62页 |
| 4.2.3.2 基于广义回归神经网络的测试样本低维嵌入的计算 | 第62-63页 |
| 4.2.3.3 算法的收敛性分析 | 第63-64页 |
| 4.3 21类地物实验 | 第64-69页 |
| 4.3.1 实验数据 | 第64-66页 |
| 4.3.2 分析与评价 | 第66-69页 |
| 4.4 UCI数据集实验 | 第69-71页 |
| 4.5 本章小结 | 第71-72页 |
| 第五章 层次流形学习实验分析与评价 | 第72-98页 |
| 5.1 对比方法概述 | 第72-76页 |
| 5.1.1 LDA | 第72-73页 |
| 5.1.2 PCA | 第73-74页 |
| 5.1.3 ISOMap | 第74页 |
| 5.1.4 LLE | 第74-75页 |
| 5.1.5 多流形学习 | 第75-76页 |
| 5.2 21 类地物实验 | 第76-81页 |
| 5.2.1 21 类地物数据集和影像对象特征 | 第76页 |
| 5.2.2 实验分析与评价 | 第76-81页 |
| 5.3 层次流形学习的参数评价 | 第81-88页 |
| 5.3.1 层次流形学习参数 | 第82-85页 |
| 5.3.2 影响层次流形学习监督分类的参数 | 第85-88页 |
| 5.4 SPOT 5 实验 | 第88-95页 |
| 5.4.1 SPOT 5 影像及其分割 | 第88-89页 |
| 5.4.2 实验设置 | 第89-91页 |
| 5.4.3 实验分析与评价 | 第91-95页 |
| 5.5 UCI数据集实验 | 第95-97页 |
| 5.5.1 实验数据 | 第95-96页 |
| 5.5.2 实验结果 | 第96-97页 |
| 5.6 本章小结 | 第97-98页 |
| 第六章 总结与展望 | 第98-100页 |
| 6.1 论文工作总结 | 第98页 |
| 6.2 研究展望 | 第98-100页 |
| 参考文献 | 第100-112页 |
| 已发表的论文 | 第112-113页 |
| 攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第113-114页 |
| 致谢 | 第114-116页 |
