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基于图的半监督维数约减算法研究及其应用

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基于图的半监督维数约减算法研究及其应用
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-8页
第一章 绪论第8-14页
  · 研究背景与意义第8-9页
  · 国内外研究现状分析第9-11页
  · 论文的主要工作及内容安排第11-14页
第二章 维数约减算法的研究第14-22页
  · 几种经典的维数约减算法第14-18页
    · 主成分分析PCA第14-16页
    · 局部线性嵌入LLE第16页
    · 线性判别分析LDA第16-18页
  · 半监督维数约减算法的研究第18-20页
    · 半监督维数约减第18-19页
    · 半监督判别分析SDA第19-20页
  · 本章小结第20-22页
第三章 基于局部标度切的半监督维数约减及其在高光谱图像分类中的应用第22-41页
  · 高光谱遥感技术概述第22-23页
  · 局部标度切第23-26页
    · 规范切第23-24页
    · 标度切第24-25页
    · 局部标度切第25-26页
  · 基于局部标度切判据的半监督维数约减方法第26-29页
    · 半监督维数约减框架第26-27页
    · 半监督局部标度切判据第27-29页
  · 基于半监督局部标度切判据的高光谱图像分类第29-38页
    · 实验设计第29-32页
    · 分类结果与分析第32-37页
    · 有标记样本数目对算法性能的影响第37页
    · 无标记样本数目对算法性能的影响第37-38页
    · 参数β对算法性能的影响第38页
  · 本章小结第38-41页
第四章 基于稀疏表示的半监督维数约减第41-57页
  · 压缩感知第41-42页
  · 稀疏表示第42-43页
  · 图的构造方法第43-46页
    · 全连接图第43-44页
    · 近邻图第44-45页
    · l1-图第45-46页
  · 基于稀疏表示的半监督维数约减算法第46-48页
  · 实验结果与分析第48-55页
    · 人脸识别第48-49页
    · 手写体数字识别第49-50页
    · 高光谱遥感图像分类第50-54页
    · 参数β对算法性能的影响第54-55页
    · 算法用于不同数据时的对比分析第55页
  · 本章小结第55-57页
第五章 稀疏局部标度切判据第57-69页
  · 引言第57页
  · 稀疏局部标度切判据第57-59页
    · 局部标度切判据第57-58页
    · 稀疏局部标度切判据第58-59页
  · 基于稀疏局部标度切判据的半监督维数约减算法流程第59-60页
  · 基于稀疏局部标度切判据的高光谱图像分类第60-67页
    · 对比实验第60-63页
    · 参数β对算法性能的影响第63页
    · 本论文三种半监督降维方法性能比较第63-67页
  · 本章小结第67-69页
第六章 总结与展望第69-71页
  · 论文总结第69页
  · 展望第69-71页
致谢第71-73页
参考文献第73-79页
硕士期间完成的学术成果第79 页

本篇论文共79页,点击这进入下载页面
 
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