基于图的半监督分类算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的主要工作 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-15页 |
| 第2章 基于图的半监督分类概述 | 第15-21页 |
| 2.1 理论基础 | 第15-16页 |
| 2.1.1 基本假设 | 第15页 |
| 2.1.2 基本框架 | 第15-16页 |
| 2.2 四种经典的基于图的半监督分类算法 | 第16-18页 |
| 2.2.1 图最小分割算法 | 第16页 |
| 2.2.2 高斯随机场与和谐函数算法 | 第16-17页 |
| 2.2.3 局部与全局一致算法 | 第17页 |
| 2.2.4 流形正则化算法 | 第17-18页 |
| 2.3 四种经典的图构造方法 | 第18-20页 |
| 2.3.1 全连接图 | 第18页 |
| 2.3.2 近邻图 | 第18-19页 |
| 2.3.3 局部自适应图 | 第19页 |
| 2.3.4 稀疏表示图 | 第19-20页 |
| 2.4 本章小结 | 第20-21页 |
| 第3章 基于局部稀疏表示的半监督分类 | 第21-39页 |
| 3.1 稀疏表示 | 第21-23页 |
| 3.2 局部表示稀疏图构造 | 第23-24页 |
| 3.3 基于局部稀疏表示的半监督分类 | 第24-29页 |
| 3.3.1 算法描述 | 第24-25页 |
| 3.3.2 实验设置 | 第25-26页 |
| 3.3.3 实验分析 | 第26-29页 |
| 3.4 基于局部子空间稀疏表示的半监督分类 | 第29-37页 |
| 3.4.1 算法描述 | 第29-32页 |
| 3.4.2 实验设置 | 第32-34页 |
| 3.4.3 实验分析 | 第34-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第4章 基于判别性正则化的半监督分类 | 第39-55页 |
| 4.1 相关工作 | 第39-42页 |
| 4.1.1 LapRLSC | 第39-40页 |
| 4.1.2 SSDR | 第40页 |
| 4.1.3 DA-LapRLSC | 第40-42页 |
| 4.2 构造近邻图与判别图 | 第42-43页 |
| 4.2.1 构造近邻图 | 第42-43页 |
| 4.2.2 构造判别图 | 第43页 |
| 4.3 基于判别性正则化的半监督分类 | 第43-46页 |
| 4.4 实验设置及分析 | 第46-54页 |
| 4.4.1 实验设置 | 第46-47页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第47-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 第5章 总结与展望 | 第55-57页 |
| 5.1 工作总结 | 第55-56页 |
| 5.2 工作展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 发表论文及参加课题一览表 | 第63页 |
