基于稀疏优化的建模与高性能算法研究及其应用



基于稀疏优化的建模与高性能算法研究及其应用

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基于稀疏优化的建模与高性能算法研究及其应用

论文目录
摘要	第1-7页
abstract	第7-14页
第一章绪论	第14-26页
1.1 课题背景及研究意义	第14-15页
1.2 图像复原问题及其研究现状	第15-18页
1.3 染色体图像分类问题及其研究现状	第18-21页
1.4 生物信息数据整合问题及其研究现状	第21-23页
1.5 研究内容与创新点	第23-24页
1.6 结构安排	第24-26页
第二章基于单向和二阶全变分正则的遥感图像去条带方法	第26-42页
2.1 引言	第26-27页
2.2 MAP模型	第27-29页
2.2.1 图像退化模型	第27-28页
2.2.2 Shen-MAP模型	第28-29页
2.3 USTV模型	第29-35页
2.3.1 符号说明	第30-32页
2.3.2 分裂的Bregman方法求解模型	第32-35页
2.4 实验结果与分析	第35-41页
2.4.1 参数选取	第35-36页
2.4.2 实验比较	第36-41页
2.5 本章小结	第41-42页
第三章基于张量分解的染色体图像分类算法	第42-67页
3.1 引言	第42-45页
3.2 张量介绍	第45-53页
3.2.1 基本概念	第45-50页
3.2.2 张量分解	第50-53页
3.3 染色体分类算法	第53-57页
3.3.1 染色体分割	第54-56页
3.3.2 训练阶段	第56-57页
3.3.3 测试阶段	第57页
3.4 实验结果与分析	第57-66页
3.4.1 参数选取	第58页
3.4.2 实验比较	第58-66页
3.5 本章小结	第66-67页
第四章基于联合非负矩阵分解的精神分裂症数据整合方法	第67-78页
4.1 引言	第67-69页
4.2 JNMF框架	第69-73页
4.2.1 数据预处理	第69页
4.2.2 JNMF模型	第69-71页
4.2.3 收敛性证明	第71-73页
4.3 Module的确定	第73-74页
4.3.1 变量选取	第73页
4.3.2 显著性估计	第73-74页
4.4 实验结果与分析	第74-77页
4.4.1 参数选取	第74页
4.4.2 Module的分析	第74-77页
4.5 本章小结	第77-78页
第五章基于组稀疏联合非负矩阵分解的数据整合方法	第78-103页
5.1 引言	第78-80页
5.2 NMF相关的模型	第80-82页
5.2.1 NMF模型	第80页
5.2.2 NMF变体模型	第80-82页
5.3 GSJNMF数据整合框架	第82-88页
5.3.1 GSJNMF模型	第82-84页
5.3.2 收敛性证明	第84-86页
5.3.3 Module的确定	第86页
5.3.4 显著性估计	第86-87页
5.3.5 参数选取	第87-88页
5.4 实验结果与分析	第88-102页
5.4.1 模拟数据	第88-92页
5.4.2 真实数据	第92-102页
5.5 本章小结	第102-103页
第六章总结与展望	第103-105页
6.1 工作总结	第103-104页
6.2 工作展望	第104-105页
致谢	第105-106页
参考文献	第106-118页
攻读博士学位期间取得的成果	第118页

本篇论文共118页，点击这进入下载页面。

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