| 摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-14页 |
| ·研究背景和意义 | 第8-10页 |
| ·研究背景 | 第8-9页 |
| ·研究意义 | 第9-10页 |
| ·维数约简国内外研究现状 | 第10-12页 |
| ·论文的主要工作 | 第12-14页 |
| 第二章 维数约简算法的研究 | 第14-20页 |
| ·维数约简基本概念 | 第14页 |
| ·PCA和KPCA | 第14-16页 |
| ·LDA和KFDA | 第16-17页 |
| ·MDS和ISOMAP | 第17-18页 |
| ·LLE | 第18页 |
| ·本章小结 | 第18-20页 |
| 第三章 基于多参数自调节谱聚类维数约简的图像目标识别 | 第20-38页 |
| ·引言 | 第20页 |
| ·谱聚类算法简介 | 第20-21页 |
| ·多参数自调节谱聚类 | 第21-22页 |
| ·基于多参数自调节谱聚类的维数约简算法的构造 | 第22-25页 |
| ·训练样本的维数约简 | 第22-24页 |
| ·测试样本的维数约简 | 第24页 |
| ·算法步骤 | 第24-25页 |
| ·基于多参数自调节谱聚类维数约简的图像目标识别 | 第25-36页 |
| ·UCI数据分类 | 第25-27页 |
| ·手写体数字识别 | 第27-31页 |
| ·SAR图像目标识别 | 第31-36页 |
| ·本章小结 | 第36-38页 |
| 第四章 基于局部标度切的监督维数约简及其应用 | 第38-52页 |
| ·引言 | 第38页 |
| ·规范切与Fisher准则 | 第38-40页 |
| ·规范切 | 第39页 |
| ·Fisher准则 | 第39-40页 |
| ·基于局部标度切的监督维数约简 | 第40-43页 |
| ·标度切的构造 | 第40-41页 |
| ·局部标度切 | 第41-42页 |
| ·基于局部标度切的监督维数约简 | 第42-43页 |
| ·最优维数标度切判据分析方法 | 第43-44页 |
| ·实验及结果分析 | 第44-50页 |
| ·UCI数据分类 | 第44-47页 |
| ·人脸识别 | 第47-48页 |
| ·高光谱遥感图像分类 | 第48-50页 |
| ·本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 基于核标度切监督维数约简的图像目标识别 | 第52-60页 |
| ·引言 | 第52-53页 |
| ·基于核标度切判据的监督维数约简算法 | 第53-54页 |
| ·实验结果及分析 | 第54-58页 |
| ·UCI数据分类 | 第54-55页 |
| ·SAR图像目标识别 | 第55-58页 |
| ·本章小结 | 第58-60页 |
| 总结与展望 | 第60-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-72页 |
| 研究成果 | 第72-73页 |