發(fā)布時(shí)間：2021-11-02 16:10

　　隨著信息時(shí)代的快速發(fā)展,醫(yī)療保健、多媒體檢索和科學(xué)研究等領(lǐng)域的混雜和多輸出數(shù)據(jù)量快速增長(zhǎng)。由混雜和多輸出數(shù)據(jù)構(gòu)成的聚類,分類或回歸等任務(wù)面臨著巨大的挑戰(zhàn),有效利用混雜魚多輸出數(shù)據(jù)的特征計(jì)算樣本之間的距離或相似性是至關(guān)重要的。本文圍繞著混雜與多輸出數(shù)據(jù)分類任務(wù)的需求,沿著混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)方法和多輸出數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)方法展開研究,其主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下。（1）提出了混雜數(shù)據(jù)的多核幾何平均度量學(xué)習(xí)。該方法通過(guò)不同的核函數(shù)分別將數(shù)值型數(shù)據(jù)和符號(hào)型數(shù)據(jù)映射到可再生核希爾伯特空間,同時(shí),將度量學(xué)習(xí)問(wèn)題轉(zhuǎn)化為求黎曼流形上的兩個(gè)點(diǎn)的中心點(diǎn)的問(wèn)題.為避免過(guò)度擬合,優(yōu)化目標(biāo)通過(guò)對(duì)稱化的LogDet分歧進(jìn)行調(diào)整。基于幾何平均的多核度量學(xué)習(xí)算法能得到一個(gè)封閉形式的解,該算法在精度和效率兩方面均優(yōu)于已存的度量學(xué)習(xí)方法。（2）提出了一種用于數(shù)值型和符號(hào)型數(shù)據(jù)混雜的的支持向量度量學(xué)習(xí)框架。幾乎所有現(xiàn)有的算法都側(cè)重于定義新的距離度量標(biāo)準(zhǔn),而不是學(xué)習(xí)混雜數(shù)據(jù)的有判別性的度量算法。該方法為混雜數(shù)據(jù)定義了樣本對(duì)核,然后將度量學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換為樣本對(duì)分類問(wèn)題。所提出的模型可以通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)的支持向量機(jī)求解器有效地解決。為了考慮數(shù)值和符號(hào)數(shù)據(jù)的... 

【文章來(lái)源】：天津大學(xué)天津市 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：60 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第1章 緒論
    1.1 課題研究背景及研究目的
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀及分析
        1.2.1 距離度量學(xué)習(xí)
        1.2.2 混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)
        1.2.3 多標(biāo)記度量學(xué)習(xí)
    1.3 本文主要研究?jī)?nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究?jī)?nèi)容
        1.3.2 論文結(jié)構(gòu)
第2章 度量學(xué)習(xí)方法概述
    2.1 傳統(tǒng)經(jīng)典度量學(xué)習(xí)方法
    2.2 符號(hào)數(shù)據(jù)度量方法
    2.3 混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)方法
    2.4 多輸出度量學(xué)習(xí)方法
第3章 基于幾何平均的混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)
    3.1 引言
    3.2 核化的幾何平均度量學(xué)習(xí)
    3.3 多核幾何平均度量學(xué)習(xí)
        3.3.1 優(yōu)化
        3.3.2 求解
        3.3.3 加權(quán)
    3.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 對(duì)比算法
        3.4.3 參數(shù)設(shè)置
        3.4.4 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 結(jié)論
第4章 基于支持向量的混雜數(shù)據(jù)度量學(xué)習(xí)
    4.1 引言
    4.2 支持向量混雜度量學(xué)習(xí)
    4.3 多核支持向量混雜度量學(xué)習(xí)
    4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 對(duì)比算法
        4.4.3 參數(shù)設(shè)置
        4.4.4 實(shí)驗(yàn)分析
    4.5 結(jié)論
第5章 關(guān)系對(duì)齊度量學(xué)習(xí)
    5.1 引言
    5.2 問(wèn)題陳述
    5.3 核回歸框架
        5.3.1 關(guān)系對(duì)齊學(xué)習(xí)
        5.3.2 樣本對(duì)核定義
        5.3.3 回歸度量學(xué)習(xí)
    5.4 支持向量回歸度量學(xué)習(xí)
    5.5 嶺回歸度量學(xué)習(xí)
    5.6 模型討論
        5.6.1 泛化界誤差分析
        5.6.2 樣本關(guān)系函數(shù)
        5.6.3 樣本對(duì)選擇
    5.7 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
        5.7.1 單標(biāo)記分類
        5.7.2 多標(biāo)記分類
        5.7.3 標(biāo)簽分布學(xué)習(xí)
    5.8 結(jié)論
第6章 結(jié)語(yǔ)
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
發(fā)表論文和參加科研情況說(shuō)明
致謝


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]混雜數(shù)據(jù)的多核幾何平均度量學(xué)習(xí)[J]. 齊忍,朱鵬飛,梁建青.  軟件學(xué)報(bào). 2017(11)



本文編號(hào)：3472106