基于最坏分离和平均紧性的判别分析探究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 目录 | 第7-9页 |
| 图表清单 | 第9-10页 |
| 注释表1 | 第10-11页 |
| 注释表2 | 第11-12页 |
| 缩略词 | 第12-13页 |
| 第一章 绪论 | 第13-19页 |
| 1.1 模式识别及其研究背景 | 第13-15页 |
| 1.2 子空间表示方法 | 第15-17页 |
| 1.2.1 主成分分析 | 第15页 |
| 1.2.2 线性判别分析 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的主要研究工作 | 第17页 |
| 1.4 本文的内容安排 | 第17-19页 |
| 第二章 绪论 | 第19-27页 |
| 2.1 引言 | 第19-20页 |
| 2.2 基于线性判别分析的改进算法 | 第20-25页 |
| 2.2.1 正则化判别分析算法 | 第20页 |
| 2.2.2 基于迹比值的线性判别分析算法 | 第20-21页 |
| 2.2.3 基于最大边缘准则的线性判别分析算法 | 第21-22页 |
| 2.2.4 广义判别分析算法 | 第22-23页 |
| 2.2.5 非参数判别分析算法 | 第23-25页 |
| 2.2.5.1 两类别非参数判别分析 | 第23-24页 |
| 2.2.5.2 多类别非参数判别分析 | 第24页 |
| 2.2.5.3 非参数特征分析 | 第24-25页 |
| 2.3 本章小结 | 第25-27页 |
| 第三章 最坏类间分离和平均类内紧性的线性判别分析 | 第27-39页 |
| 3.1 引言 | 第27-30页 |
| 3.2 最坏线性判别分析 | 第30页 |
| 3.3 基于最坏分离和平均紧性的线性判别分析 | 第30-34页 |
| 3.3.1 模型建立 | 第31页 |
| 3.3.2 优化算法 | 第31-33页 |
| 3.3.3 非线性扩展 | 第33-34页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第34-37页 |
| 3.4.1 线性 WSAC 算法实验 | 第34-35页 |
| 3.4.2 非线性 WSAC 算法实验 | 第35-37页 |
| 3.5 本章小结 | 第37-39页 |
| 第四章 最坏分离的联合分辨率判别分析 | 第39-47页 |
| 4.1 引言 | 第39-40页 |
| 4.2 同时判别分析回顾 | 第40-41页 |
| 4.3 基于最坏分离的联合分辨率判别分析 | 第41-44页 |
| 4.3.1 算法动机 | 第41页 |
| 4.3.2 算法模型 | 第41-42页 |
| 4.3.3 算法优化 | 第42-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-46页 |
| 4.4.1 数据集描述 | 第44页 |
| 4.4.2 实验分析 | 第44-46页 |
| 4.5 本章小结 | 第46-47页 |
| 第五章 总结与展望 | 第47-49页 |
| 参考文献 | 第49-55页 |
| 致谢 | 第55-57页 |
| 在学期间的研究成果及发表的学术论文 | 第57-59页 |
| 附录1 | 第59-60页 |
| 附录2 | 第60-61页 |
