基于时序数据的结构学习与模式预测联合优化算法研究
| 摘要 | 第5-7页 |
| Abstract | 第7-8页 |
| 1 绪论 | 第14-22页 |
| 1.1 时序数据分析的背景介绍 | 第14-15页 |
| 1.2 时序数据分析的研究内容 | 第15-18页 |
| 1.3 相关研究工作分析 | 第18-20页 |
| 1.4 本文主要内容和结构 | 第20-22页 |
| 2 基于电子商务数据的商品行为研究 | 第22-55页 |
| 2.1 问题概述 | 第22-24页 |
| 2.2 数据收集和分析 | 第24-34页 |
| 2.3 算法设计和实现 | 第34-43页 |
| 2.4 实验分析和验证 | 第43-54页 |
| 2.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 3 基于慢特征分析的人脸年龄估计算法 | 第55-73页 |
| 3.1 问题概述 | 第55-58页 |
| 3.2 算法设计与实现 | 第58-65页 |
| 3.3 实验分析与验证 | 第65-70页 |
| 3.4 本章小结 | 第70-73页 |
| 4 基于自适应年龄分布学习的人脸年龄估计算法 | 第73-98页 |
| 4.1 问题概述 | 第73-76页 |
| 4.2 算法设计与实现 | 第76-86页 |
| 4.3 实验分析与验证 | 第86-97页 |
| 4.4 本章小结 | 第97-98页 |
| 5 总结与展望 | 第98-100页 |
| 5.1 本文工作总结 | 第98-99页 |
| 5.2 下一步工作展望 | 第99-100页 |
| 参考文献 | 第100-106页 |
| 攻读博士学位期间主要的研究成果 | 第106-107页 |
| 致谢 | 第107页 |
