数据挖掘技术及其在恒星光谱分析中的应用研究
作者: 刘忠宝9.99万字94人 正在读
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倒序
正文
第1章数据挖掘研究进展1.1数据挖掘基本理论(1)1.1数据挖掘基本理论(2)1.2数据挖掘存在的问题1.3数据挖掘研究现状1.3.1特征降维1.3.2智能分类1.3.3聚类分析1.4研究思路第2章特征降维方法研究2.1.1线性判别分析2.1.2保局投影算法2.2基于多阶矩阵组合的LDA2.3标量化的线性判别分析算法2.4基于矩阵指数的线性判别分析算法2.5基于图的数据降维方法2.6融合全局和局部特征的特征提取方法2.6.1最优化问题2.6.2算法描述2.6.3复杂度分析2.7基于Fisher准则的半监督数据降维方法2.8特征提取新视角：基于Parzen窗估计的方法2.8.1Parzen窗2.8.2Parzen窗与LPP2.8.3Parzen窗与LDA2.8.4Parzen窗与PCA2.8.5推广性结论第3章基于数据分布特征的智能分类方法3.1.1支持向量机3.1.2支持向量数据描述3.1.3流形判别分析3.1.4模糊理论3.1.5核心向量机3.2.1GRPLM原理3.2.2大规模分类3.3.1最优化问题3.3.2大规模分类3.4最小流形类内离散度支持向量机3.4.1MCVSVM3.4.2最小MWCS支持向量机3.4.3理论分析3.5基于核密度估计与熵理论的最大间隔学习机3.5.1核密度估计和熵理论3.5.2MEKLM原理3.5.3理论分析第4章基于决策边界的智能分类方法4.1支持向量数据描述4.2具有N-S磁极效应的最大间隔模糊分类器4.2.1N-S磁极效应4.2.2MPMMFC原理4.2.3理论分析4.3基于光束角思想的最大间隔学习机4.3.1光束角4.3.2BAMLM原理4.3.3CCMEB及BACVM4.4.1模糊支持向量数据描述4.4.2FSVDD-CVM4.5基于信度的BP神经网络4.5.1BP神经网络4.5.2基于信度的BP算法5.1引言5.2大型巡天项目5.3天文数据的特点5.4天文学中的数据挖掘5.4.1天文数据挖掘的必要性5.4.2天文数据挖掘的主要任务5.5天文数据挖掘应用研究5.6光谱自动分类方法研究第6章基于支持向量机及其变种的恒星光谱分类方法6.1基于流形模糊双支持向量机的恒星光谱分类方法6.1.1双支持向量机6.1.2流形模糊双支持向量机6.1.3实验分析6.1.4结论6.2基于多类支持向量机的恒星光谱分类方法6.2.1多类支持向量机6.2.2实验分析6.2.3结论6.3基于流形判别分析和支持向量机的恒星光谱数据自动分类方法6.3.1基于流形判别分析的支持向量机6.3.2实验分析6.3.3结论6.4基于最小类内散度、最大类间散度支持向量机的恒星光谱分类6.4.1MMSVM6.4.2实验分析6.4.3结论6.5基于模糊最小类内散度支持向量机的恒星光谱分类6.5.1FMWSVM6.5.2实验分析6.5.3结论第7章稀有天体光谱自动发现方法7.1利用基于熵的单类学习机发现稀有光谱7.1.1熵理论7.1.2基于熵的单类学习机7.1.3基于核心向量机的OCLM7.1.4实验分析7.1.5结论7.2利用基于互信息的非平衡分类方法识别稀有光谱7.2.1背景知识7.2.2决策树的构造7.2.3剪枝方法7.2.4基于互信息的代价缺失决策树7.2.5实验分析7.2.6结论7.3基于模糊大间隔最小球分类模型的恒星光谱离群数据挖掘方法7.3.1模糊大间隔最小球分类模型7.3.2实验分析7.3.3结论8.1基于非线性学习机的大规模恒星光谱分类方法8.1.1非线性集成学习机8.1.2实验分析8.1.3结论8.2基于Fisher准则和流形学习的恒星光谱分类方法8.2.1基于Fisher准则和流形学习的分类方法8.2.2CFCM与传统降维方法的关系8.2.3实验分析8.2.4结论8.3.1带无标签数据的双支持向量机8.3.2算法描述8.3.3实验分析8.3.4结论9.1.1天文大数据9.1.2大数据处理技术9.2.1天文大数据处理框架9.2.2天文大数据分布式存储技术9.2.3天文大数据并行化计算技术9.2.4天文大数据分析方法9.2.5天文大数据处理技术存在的问题与不足9.3.1研究背景和问题9.3.2天文大数据机器学习系统的特征9.3.3主要研究问题9.3.4研究进展
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