發(fā)布時間：2021-11-02 16:10

　　隨著信息時代的快速發(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。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)。該方法通過不同的核函數(shù)分別將數(shù)值型數(shù)據(jù)和符號型數(shù)據(jù)映射到可再生核希爾伯特空間,同時,將度量學(xué)習(xí)問題轉(zhuǎn)化為求黎曼流形上的兩個點的中心點的問題.為避免過度擬合,優(yōu)化目標通過對稱化的LogDet分歧進行調(diào)整�；趲缀纹骄亩嗪硕攘繉W(xué)習(xí)算法能得到一個封閉形式的解,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準,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)定義了樣本對核,然后將度量學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換為樣本對分類問題。所提出的模型可以通過標準的支持向量機求解器有效地解決。為了考慮數(shù)值和符號數(shù)據(jù)的... 

【文章來源】：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

【文章頁數(shù)】：60 頁

【學(xué)位級別】：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 多標記度量學(xué)習(xí)
    1.3 本文主要研究內(nèi)容與論文結(jié)構(gòu)
        1.3.1 主要研究內(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 實驗結(jié)果及分析
        3.4.1 數(shù)據(jù)集
        3.4.2 對比算法
        3.4.3 參數(shù)設(shè)置
        3.4.4 實驗分析
    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 實驗結(jié)果及分析
        4.4.1 數(shù)據(jù)集
        4.4.2 對比算法
        4.4.3 參數(shù)設(shè)置
        4.4.4 實驗分析
    4.5 結(jié)論
第5章 關(guān)系對齊度量學(xué)習(xí)
    5.1 引言
    5.2 問題陳述
    5.3 核回歸框架
        5.3.1 關(guān)系對齊學(xué)習(xí)
        5.3.2 樣本對核定義
        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 樣本對選擇
    5.7 實驗結(jié)果及分析
        5.7.1 單標記分類
        5.7.2 多標記分類
        5.7.3 標簽分布學(xué)習(xí)
    5.8 結(jié)論
第6章 結(jié)語
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻
發(fā)表論文和參加科研情況說明
致謝


【參考文獻】：
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. 2017(11)



本文編號：3472106