声明
摘要
1绪论
1.1研究背景与意义
1.2研究现状分析
1.3主要研究内容
1.4文章组织结构安排
2基于lp-范数的广义稀疏表示分类算法及其应用研究
2.1引言
2.2相关工作
2.3基于lp-范数的广义稀疏表示分类算法
2.3.1广义稀疏表示模型
2.3.2分类器设计
2.4实验结果与分析
2.5本章小结
3基于Fisher鉴别稀疏表示的分类算法及其应用研究
3.1引言
3.2相关工作
3.3 Fisher鉴别稀疏表示算法
3.3.1运动特征提取与维数约减
3.3.2 Fisher鉴别字典学习方法
3.3.3分类器设计
3.4实验结果与分析
3.5本章小结
4基于概率模型的稀疏表示分类算法及其应用研究
4.1引言
4.2相关工作
4.3基于概率模型的稀疏表示分类算法
4.3.1基于概率的稀疏表示模型
4.3.2分类器设计
4.4应用背景
4.5实验结果与分析
4.5.1 ADNI数据集处理
4.5.2分类性能分析
4.5.3脑功能连接网络分析
4.5.4最具鉴别性的脑区
4.6本章小结
5 总结与展望
致谢
参考文献
附录
南京理工大学;