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非负矩阵分解与粗糙集若干理论及方法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-8页
第1章 绪论第15-29页
    1.1 课题背景及研究意义第15-17页
    1.2 非负矩阵分解算法的国内外研究现状第17-22页
        1.2.1 基本非负矩阵分解算法第18-19页
        1.2.2 约束非负矩阵分解算法第19-21页
        1.2.3 增量非负矩阵分解算法第21-22页
    1.3 粗糙集的国内外研究现状第22-27页
        1.3.1 粗糙集模型的扩展第23-25页
        1.3.2 基于粗糙集的属性约简第25-26页
        1.3.3 粗糙集模型的度量第26-27页
    1.4 本文的主要工作及内容安排第27-29页
第2章 基于投影图正则化的非负矩阵分解(LPGNMF)第29-55页
    2.1 引言第29页
    2.2 预备知识第29-33页
        2.2.1 非负矩阵分解算法第30-31页
        2.2.2 图正则化非负矩阵分解算法第31-33页
    2.3 基于投影和图正则化的非负矩阵分解算法第33-44页
        2.3.1 LPGNMF的目标函数第34-35页
        2.3.2 LPGNMF的乘性迭代更新规则第35-39页
        2.3.3 LPGNMF的交替迭代更新规则第39-44页
    2.4 算法复杂性分析第44-45页
    2.5 实验分析第45-53页
        2.5.1 数据集描述第46-47页
        2.5.2 算法性能度量标准第47页
        2.5.3 参与比较的算法第47-48页
        2.5.4 参数选择第48-50页
        2.5.5 算法比较第50-53页
        2.5.6 相似性讨论第53页
    2.6 本章小结第53-55页
第3章 基于相关性和图正则化的增量非负矩阵分解第55-68页
    3.1 引言第55页
    3.2 基础知识第55-60页
        3.2.1 增量非负矩阵分解第56-57页
        3.2.2 增量图正则化非负矩阵分解第57-60页
    3.3 基于相关性和图正则化的增量非负矩阵分解算法(ICGNMF)第60-63页
        3.3.1 ICGNMF的目标函数第60-61页
        3.3.2 ICGNMF的更新规则第61-63页
    3.4 实验分析第63-67页
        3.4.1 数据集描述第63-64页
        3.4.2 算法性能度量标准第64页
        3.4.3 参数设置第64-65页
        3.4.4 算法比较第65-67页
    3.5 本章小结第67-68页
第4章 优势直觉模糊信息系统的广义优势关系及其属性约简第68-107页
    4.1 引言第68页
    4.2 预备知识第68-71页
    4.3 广义优势关系及DIFIS的属性约简第71-87页
        4.3.1 广义优势关系第71-78页
        4.3.2 广义优势关系下DIFIS的属性约简第78-87页
    4.4 广义β优势关系及其DIFIS的属性约简第87-106页
        4.4.1 广义β优势关系第87-92页
        4.4.2 广义β优势关系下DIFDS的属性约简第92-106页
    4.5 本章小结第106-107页
第5章 粗糙集预测算法的泛化误差界第107-140页
    5.1 引言第107页
    5.2 基本知识第107-109页
        5.2.1 粗糙集第107-108页
        5.2.2 置信度算法第108页
        5.2.3 最大置信度最小支持度算法第108-109页
        5.2.4 算法的经验误差和泛化第109页
    5.3 粗糙集预测算法的稳定性和泛化误差界第109-120页
        5.3.1 粗糙集预测算法第110-114页
        5.3.2 粗糙集预测算法的稳定性和泛化界第114-120页
    5.4 置信度算法和MCMS算法的泛化误差界第120-127页
    5.5 实验分析第127-139页
        5.5.1 实验设置第128-129页
        5.5.2 参数设置第129-130页
        5.5.3 实验结果第130-139页
    5.6 本章小结第139-140页
第6章 结论与展望第140-142页
参考文献第142-157页
攻读博士学位期间发表的论文及其它成果第157-158页
攻读博士学位期间参加的科研工作第158-159页
致谢第159-160页
作者简介第160页

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