摘要
第1章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 本文的主要工作和组织结构
第2章 相关技术介绍
2.1 稀疏学习
2.2 超图简介
2.3 低秩约束
2.4 属性选择
2.5 子空间学习
2.6 回归分析
2.7 分类
2.8 小结
第3章 SLH算法
3.1 引言
3.2 SLH算法描述
3.3 SLH算法优化求解
3.4 优化算法收敛性证明
3.5 本章小结
第4章 SLH算法在回归和分类中的应用及其实验
4.1 分类和回归中的应用
4.2 回归实验评价指标和数据集说明
4.3 回归分析实验结果及其分析
4.4 分类实验评价指标和数据集说明
4.5 分类分析实验结果及其分析
4.6 本章小结
第5章 全文总结与展望
5.1 全文总结
5.2 展望
参考文献
在读期间科研成果
攻读硕士期间研究项目情况
研究生期间荣誉称号
致谢
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