| 摘要 | 第3-5页 |
| Abstract | 第5-6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-12页 |
| 1.1 研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 组织框架 | 第10-12页 |
| 第2章 相关技术综述 | 第12-18页 |
| 2.1 超图表示 | 第12-13页 |
| 2.2 属性自表达 | 第13页 |
| 2.3 低秩表示 | 第13-14页 |
| 2.4 子空间学习 | 第14-15页 |
| 2.5 属性选择 | 第15-18页 |
| 第3章 基于属性自表达的低秩超图属性选择算法 | 第18-28页 |
| 3.1 引言 | 第18-19页 |
| 3.2 方法 | 第19-24页 |
| 3.2.1 算法描述 | 第19-21页 |
| 3.2.2 优化及收敛性证明 | 第21-24页 |
| 3.3 实验分析 | 第24-27页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第24-25页 |
| 3.3.2 结果分析 | 第25-27页 |
| 3.4 小结 | 第27-28页 |
| 第4章 结合子空间学习和稀疏学习的自表达属性选择算法 | 第28-42页 |
| 4.1 引言 | 第28-29页 |
| 4.2 方法 | 第29-34页 |
| 4.2.1 基本模型 | 第29页 |
| 4.2.2 算法描述 | 第29-31页 |
| 4.2.3 优化 | 第31-33页 |
| 4.2.4 收敛证明 | 第33-34页 |
| 4.3 实验分析 | 第34-41页 |
| 4.3.1 实验设置 | 第34-35页 |
| 4.3.2 结果分析 | 第35-41页 |
| 4.4 小结 | 第41-42页 |
| 第5章 总结与展望 | 第42-44页 |
| 5.1 论文总结 | 第42-43页 |
| 5.2 展望 | 第43-44页 |
| 参考文献 | 第44-49页 |
| 攻读硕士期间取得的科研成果 | 第49-50页 |
| 攻读硕士期间获得的奖项 | 第50-51页 |
| 攻读硕士期间研究项目情况 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52-53页 |