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基于流形学习的特征提取方法及其应用研究
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基于流形学习的特征提取方法及其应用研究
论文目录
 
摘要第1-8 页
ABSTRACT第8-13 页
插图目录第13-15 页
表格目录第15-16 页
第1章 绪论第16-37 页
　　· 流形学习的研究背景和现状第16-20 页
　　· 流形学习方法的应用第20-23 页
　　· 流形的有关数学定义第23-24 页
　　· 几种代表性的流形学习算法第24-34 页
　　　　· 等度规映射方法(ISOMAP)第24-25 页
　　　　· 局部线性嵌入(LLE)第25-26 页
　　　　· 拉普拉斯特征谱(LE)第26-29 页
　　　　　　· 拉普拉斯Beltrami算子第26-28 页
　　　　　　· 拉普拉斯特征映射第28-29 页
　　　　· Hessian特征映射(HE)第29-30 页
　　　　· 局部切空间排列(LTSA)第30-32 页
　　　　· 最大差投影(MVU)第32-33 页
　　　　· Riemann流形学习(RML)第33-34 页
　　· 本文的内容安排第34-35 页
　　· 本文的主要创新点第35-37 页
第2章 面向分类的流形学习面临的问题第37-50 页
　　· 本征维数估计第37-41 页
　　　　· 本征维数第37-38 页
　　　　· 本征维数估计方法第38-41 页
　　· 噪声流形学习第41-42 页
　　· 样本外点(Out-of-Sample)学习第42-45 页
　　　　· 流形学习的线性化第43 页
　　　　· 流形学习的核化第43-44 页
　　　　· 流形学习的张量化第44-45 页
　　· 监督(半监督)流形学习第45 页
　　· 近邻点的选择第45-47 页
　　　　· 常用的距离测度第45-46 页
　　　　· 近邻参数的选择第46-47 页
　　· 小样本(Small Sample Size,SSS)问题第47-49 页
　　· 本章小结第49-50 页
第3章 基于鲁棒主分量分析的噪声流形学习第50-63 页
　　· 噪声对流形学习的影响第50-53 页
　　　　· 噪声类型第50-51 页
　　　　· 噪声对流形学习算法的影响第51-53 页
　　· 流形学习中的噪声处理方案第53 页
　　· 基于去噪预处理的噪声流形学习算法第53-58 页
　　　　· 局部主分量分析第54-55 页
　　　　· 鲁棒主分量分析第55-56 页
　　　　· Box统计分析第56-58 页
　　　　· 数据去噪处理算法第58 页
　　· 实验第58-62 页
　　　　· 噪声S曲面数据第58-61 页
　　　　· 噪声Swiss Roll数据第61-62 页
　　· 本章小结第62-63 页
第4章 基于局部线性判别嵌入的特征提取方法第63-91 页
　　· 引言第63-67 页
　　· 局部线性嵌入第67-71 页
　　· 局部线性判别嵌入第71-77 页
　　　　· LLDE算法的目标第71-74 页
　　　　· LLDE算法第74-77 页
　　· 实验结果第77-88 页
　　　　· YALE人脸数据第78-81 页
　　　　· CMU PIE人脸数据第81-83 页
　　　　· 基因微阵列数据第83-88 页
　　· 讨论第88-90 页
　　· 本章小结第90-91 页
第5章 基于约束最大差异投影的特征提取方法第91-114 页
　　· 引言第91-95 页
　　· 最大差异伸展第95-101 页
　　　　· 约束条件第97-98 页
　　　　· 目标函数第98-100 页
　　　　· 谱分解第100-101 页
　　· 约束最大差异投影第101-106 页
　　　　· 局域第101-102 页
　　　　· 子流形的差异第102 页
　　　　· CMVM算法的目的与特点第102-103 页
　　　　· 线性特征提取第103-104 页
　　　　· 核扩展第104-105 页
　　　　· 张量扩展第105-106 页
　　　　· CMVM算法第106 页
　　· 实验第106-111 页
　　　　· FERET人脸数据第107-109 页
　　　　· CMU PIE人脸数据第109-110 页
　　　　· USPS手写体数据第110-111 页
　　· 讨论第111-113 页
　　· 本章小结第113-114 页
第6章 基于广义Fisher的线性特征提取的框架第114-138 页
　　· 引言第114-117 页
　　· 流形学习相关框架第117-122 页
　　　　· 流形学习的共同框架第117-119 页
　　　　· 基于图嵌入的统一框架第119-122 页
　　· 广义Fisher框架算法第122-128 页
　　　　· LDA和UDP的投影坐标系第122-123 页
　　　　· 局部结构矩阵和全局矩阵第123-124 页
　　　　· 相似散度第124-125 页
　　　　· 相异散度第125 页
　　　　· 线性特征提取第125-127 页
　　　　· 非线性特征提取第127-128 页
　　· LDA、PCA、ISOMAP、LLE、LPP、UDP、MVU和GFF关系第128-133 页
　　　　· PCA和GFF第128-129 页
　　　　· LDA和GFF第129 页
　　　　· UDP和GFF第129 页
　　　　· LPP和GFF第129-130 页
　　　　· ISOMAP和GFF第130-131 页
　　　　· LLE和GFF第131-132 页
　　　　· MVU和GFF第132 页
　　　　· GFF和CMVM第132-133 页
　　· 实验第133-137 页
　　　　· 掌纹数据第133-136 页
　　　　· ORL人脸数据第136-137 页
　　· 本章小结第137-138 页
总结与展望第138-141 页
　　本文的主要工作与创新点第138-139 页
　　进一步的工作展望第139-141 页
参考文献第141-154 页
在读期间发表的学术论文与科研项目第154-156 页
致谢第156页

本篇论文共156页，点击这进入下载页面。
 
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