基于超图的多模态融合算法研究与应用
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4页 |
| 1 绪论 | 第7-13页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-8页 |
| 1.2 研究现状 | 第8-11页 |
| 1.2.1 多模态数据融合 | 第8-9页 |
| 1.2.2 超图学习 | 第9-11页 |
| 1.3 研究内容 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 1.5 本章小结 | 第12-13页 |
| 2 相关研究 | 第13-23页 |
| 2.1 多模态数据融合 | 第13-17页 |
| 2.1.1 基于阶段的融合算法 | 第13-14页 |
| 2.1.2 基于特征的融合算法 | 第14-15页 |
| 2.1.3 基于语义的融合算法 | 第15-17页 |
| 2.2 超图学习相关理论 | 第17-22页 |
| 2.2.1 超图基本概念 | 第17-19页 |
| 2.2.2 常见超图算法 | 第19-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 3 基于超图的自适应多模态图像分类算法 | 第23-43页 |
| 3.1 构建超图 | 第23-26页 |
| 3.2 优化权重并求解 | 第26-31页 |
| 3.2.1 基于超图的图像分类算法 | 第26-27页 |
| 3.2.2 自适应权重优化 | 第27-30页 |
| 3.2.3 算法流程及时间复杂度分析 | 第30-31页 |
| 3.3 实验设计和结果 | 第31-41页 |
| 3.3.1 实验设计 | 第31-33页 |
| 3.3.2 实验结果及分析 | 第33-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-43页 |
| 4 基于超图的多模态算法土地重金属源解析中的应用 | 第43-52页 |
| 4.1 问题描述 | 第43-44页 |
| 4.2 传统方法归纳 | 第44-46页 |
| 4.3 基于超图的多模态算法 | 第46-47页 |
| 4.4 实验设计及结果 | 第47-51页 |
| 4.5 本章小结 | 第51-52页 |
| 结论 | 第52-53页 |
| 参考文献 | 第53-58页 |
| 攻读硕士学位期间发表学术论文情况 | 第58-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
