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流形学习算法及其应用研究

摘要第1-7页
ABSTRACT第7-17页
第1章 绪论第17-35页
   ·流形学习的研究背景第17-21页
   ·流形学习有关的数学定义第21-23页
   ·流形学习的研究现状第23-28页
   ·流形学习的应用第28-32页
   ·论文组织结构第32-33页
   ·论文主要创新点第33-35页
第2章 流形学习方法综述第35-63页
   ·高维数据分析的流形建模第35-37页
   ·流形学习方法介绍第37-53页
     ·全局特性保持方法第37-41页
       ·等距特征映射(ISOMAP)第38-39页
       ·最大差异展开(MVU)第39-41页
     ·局部特性保持方法第41-53页
       ·局部线性嵌入(LLE)第41-43页
       ·Laplacian 特征映射(LE)第43-45页
       ·Hessian 特征映射(HLLE)第45-47页
       ·局部切空间排列(LTSA)第47-49页
       ·黎曼流形学习(RML)第49-51页
       ·局部样条嵌入(LSE)第51-53页
   ·流形学习方法比较第53-58页
   ·流形学习方法存在的问题第58-62页
   ·本章小结第62-63页
第3章 正交局部样条判别投影第63-85页
   ·引言第63-65页
   ·相关研究工作第65-68页
     ·最大边缘准则(MMC)第65页
     ·局部样条嵌入(LSE)第65-68页
   ·正交局部样条判别投影(O-LSDP)第68-75页
     ·O-LSDP 算法动机第68-71页
     ·O-LSDP 算法推导第71-74页
       ·线性化LSE 算法第71页
       ·获得最优的线性判别投影第71-73页
       ·求解正交化特征向量第73-74页
     ·O-LSDP 算法步骤第74-75页
     ·O-LSDP 算法的计算复杂度分析第75页
   ·实验结果第75-82页
     ·Yale 人脸库上的实验结果第76-78页
     ·ORL 人脸库上的实验结果第78-81页
     ·Extended Yale B 人脸库上的实验结果第81-82页
   ·讨论第82-84页
   ·本章小结第84-85页
第4章 局部多尺度回归嵌入第85-108页
   ·引言第85-87页
   ·动机第87-89页
     ·问题描述第87页
     ·兼容映射第87-89页
   ·局部多尺度回归嵌入第89-94页
     ·局部多尺度分析第89-90页
     ·正则化线性回归模型第90-92页
     ·全局排列第92-94页
     ·算法步骤第94页
   ·实验结果第94-105页
   ·讨论第105-107页
     ·算法参数第105-106页
     ·计算时间第106页
     ·与相关工作之间的关系第106-107页
   ·本章小结第107-108页
第5章 快速等距特征映射第108-118页
   ·引言第108-110页
   ·快速等距特征映射第110-113页
     ·基于最小子集覆盖的Landmark 点选择第110-111页
     ·基于Landmark MDS 的低维嵌入第111-112页
     ·Fast-ISOMAP 算法的计算复杂度分析第112-113页
   ·实验结果第113-117页
   ·本章小结第117-118页
第6章 基于流形嵌入的蛋白质相互作用数据可信度评估与预测方法研究第118-137页
   ·引言第118-123页
   ·基于流形嵌入的蛋白质相互作用数据可信度评估与预测方法第123-127页
     ·流形嵌入第124-126页
       ·等距特征映射第124-125页
       ·快速等距特征映射第125-126页
     ·可靠性指数第126-127页
   ·实验结果第127-136页
     ·蛋白质相互作用数据源第127-128页
     ·低维嵌入空间距离分布第128-129页
     ·ROC 曲线性能分析第129-131页
     ·评估蛋白质相互作用可信度第131-134页
     ·预测新的蛋白质相互作用第134-136页
   ·本章小结第136-137页
第7章 总结与展望第137-140页
   ·论文的主要工作与创新点第137-139页
   ·下一步工作展望第139-140页
参考文献第140-149页
在读期间发表的学术论文与科研项目第149-152页
 已发表杂志论文第149页
 已发表会议论文第149-150页
 待发表论文第150页
 参加的科研项目第150-151页
 获得的奖励第151-152页
致谢第152-153页

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