第1章 绪论
1.1 课题背景及研究意义
1.2 研究现状
1.2.1 字典学习算法
1.2.2 正则化方法
1.3 本文工作和安排
第2章 图正则化字典学习
2.1 引言
2.2 加权完全无向图
2.3 图正则化
2.4 图正则化字典学习方法
2.4.1 树结构字典
2.4.2 稀疏表示
2.5 数值算例
2.6 本章小结
第3章 结构图正则化字典学习
3.1 引言
3.2 Gaussian混合尺度模型
3.3 非局部相似
3.4 相似矩阵
3.5 结构图字典学习
3.6 地震数据去噪
3.7数值算例
3.8 本章小结
第4章 Kronecker数据驱动紧框架
4.1 引言
4.2 张量代数
4.2.1 张量展开
4.2.2 n-模式乘
4.3 循环移位操作
4.4 框架和紧框架的概念
4.5 数据驱动紧框架
4.6 Kronecker数据驱动紧框架
4.7 方向Kronecker数据驱动紧框架
4.8 数据去噪和插值算法
4.9 数值算例
4.10 本章小结
结论
主要结论
创新点
将来工作的展望
参考文献
攻读博士学位期间发表的论文及其他成果
声明
致谢
个人简历
