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子空间约束下的非负矩阵分解算法研究

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
第1章 绪论第17-27页
    1.1 研究背景与意义第17-20页
    1.2 研究目标第20-21页
    1.3 研究内容第21-24页
    1.4 创新之处第24-25页
    1.5 论文的组织结构第25-27页
第2章 基于低秩恢复的图正则非负矩阵分解第27-47页
    2.1 引言第27-29页
    2.2 图正则非负低秩矩阵分解第29-33页
        2.2.1 目标函数构建第29-31页
        2.2.2 优化方法第31-33页
    2.3 实验结果分析与讨论第33-46页
        2.3.1 数据集介绍第33-36页
        2.3.2 度量指标第36-37页
        2.3.3 聚类性能比较第37-46页
    2.4 本章小结第46-47页
第3章 基于更新图正则的非负矩阵分解第47-67页
    3.1 引言第47-49页
    3.2 基于更新图正则的非负矩阵分解第49-58页
        3.2.1 最小二乘回归第49页
        3.2.2 基于流形正则最小二乘回归的更新图第49-55页
        3.2.3 更新图正则非负矩阵分解第55-58页
    3.3 实验结果分析与讨论第58-66页
        3.3.1 数据集介绍第58-59页
        3.3.2 度量指标第59页
        3.3.3 聚类性能比较第59-66页
    3.4 本章小结第66-67页
第4章 基于非负子空间聚类的凸非负矩阵分解第67-87页
    4.1 引言第67-69页
    4.2 相关工作第69-71页
        4.2.1 几种相关非负矩阵分解算法简介第69-70页
        4.2.2 子空间聚类第70-71页
    4.3 基于非负子空间聚类的凸非负矩阵分解算法第71-76页
        4.3.1 模型构建第71-73页
        4.3.2 模型实现方案一的优化第73-74页
        4.3.3 模型实现方案二的优化第74-76页
    4.4 实验结果分析与讨论第76-85页
        4.4.1 数据集介绍第77-78页
        4.4.2 度量指标第78页
        4.4.3 参数选择第78-81页
        4.4.4 比较实验第81-85页
    4.5 本章小结第85-87页
第5章 基于判别正交子空间约束的非负矩阵分解第87-113页
    5.1 引言第87-89页
    5.2 相关工作第89-91页
    5.3 基于判别正交子空间约束的非负矩阵分解算法第91-98页
        5.3.1 DOSNMF的目标函数第91-94页
        5.3.2 基于倍乘更新的优化方案第94-95页
        5.3.3 基于Fisher准则的DOSNMF第95-98页
        5.3.4 计算复杂度分析第98页
    5.4 实验结果分析与讨论第98-112页
        5.4.1 数据集介绍第100页
        5.4.2 人脸识别实验与比较第100-112页
    5.5 本章小结第112-113页
第6章 总结和展望第113-117页
    6.1 总结第113-114页
    6.2 展望第114-117页
参考文献第117-127页
致谢第127-129页
作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果第129页

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