基于马氏距离的度量学习算法研究及应用



基于马氏距离的度量学习算法研究及应用

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基于马氏距离的度量学习算法研究及应用

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-15页
第1章绪论	第15-35页
1.1 课题研究背景与意义	第15-18页
1.2 度量学习的基本原理	第18-21页
1.3 度量学习的研究现状	第21-32页
1.3.1 非监督度量学习	第22页
1.3.2 基于概率模型的度量学习算法	第22-24页
1.3.3 基于支持向量机的度量学习算法	第24-25页
1.3.4 基于Adaboost的度量学习算法	第25-29页
1.3.5 在线度量学习算法	第29-31页
1.3.6 度量学习算法的应用	第31-32页
1.4 距离度量学习几个待解决的关键问题	第32-33页
1.5 论文的主要研究内容	第33-35页
第2章用于支持向量机分类的度量学习算法	第35-59页
2.1 引言	第35-37页
2.2 相关工作	第37-39页
2.2.1 支持向量机和K近邻分类器的关系	第37页
2.2.2 支持向量机和K近邻算法在不同情况下的比较	第37-39页
2.2.3 和马氏距离的联系	第39页
2.3 度量学习和支持向量机的统一算法框架	第39-51页
2.3.1 基于马氏距离的径向基核函数	第39-43页
2.3.2 学习基于马氏距离径向基核函数的支持向量机分类器	第43-45页
2.3.3 用于高维数据集的压缩表示法	第45-49页
2.3.4 多类别数据分类的情况	第49-51页
2.4 实验结果	第51-57页
2.4.1 性能指标	第51-52页
2.4.2 与先进分类算法性能比较	第52-56页
2.4.3 实验结果讨论	第56-57页
2.5 本章小节	第57-59页
第3章基于三元约束与信息熵的度量学习算法	第59-84页
3.1 引言	第59-61页
3.2 预备知识	第61-64页
3.2.1 布莱格曼矩阵散度	第61-63页
3.2.2 信息熵	第63-64页
3.3 基于三元约束与信息熵的距离度量学习算法	第64-78页
3.3.1 训练约束的比较和选取	第64-66页
3.3.2 在线距离度量学习框架	第66-71页
3.3.3 高维数据的压缩表示方法	第71-74页
3.3.4 动态三元约束构建策略	第74-78页
3.4 实验结果	第78-82页
3.5 本章小节	第82-84页
第4章用于多变量时间序列分类的度量学习算法	第84-108页
4.1 引言	第84-87页
4.2 预备知识	第87-89页
4.2.1 动态时间规整	第87-89页
4.3 基于马氏距离的动态时间规整	第89-94页
4.4 用于多变量时间序列的度量学习算法	第94-98页
4.5 实验结果	第98-106页
4.5.1 与目前最先进算法的性能比较	第98-103页
4.5.2 计算效率分析	第103页
4.5.3 参数对性能的影响分析	第103-106页
4.6 本章小节	第106-108页
第5章基于马氏距离的度量学习算法的应用	第108-141页
5.1 基于度量学习的人脸表情识别	第108-116页
5.1.1 基于度量学习的人脸表情识别算法框架	第109-113页
5.1.2 人脸表情识别实验结果	第113-116页
5.2 基于度量学习的图像检索	第116-128页
5.2.1 基于度量学习的图像检索算法框架	第118-123页
5.2.2 图像检索实验结果	第123-128页
5.3 使用度量学习的基于数据驱动的故障检测	第128-140页
5.3.1 基于度量学习算法的故障检测框架	第133-137页
5.3.2 故障检测实验结果	第137-140页
5.4 本章小节	第140-141页
结论	第141-144页
参考文献	第144-157页
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果	第157-160页
致谢	第160-161页
个人简历	第161页

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