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基于等几何分析的数值流形方法的任务书 任务书 题目:基于等几何分析的数值流形方法 1.任务目的 本任务的目的是让您了解基于等几何分析的数值流形方法的基本原理和理论,掌握该方法在数值计算领域中的应用,以及熟悉使用MATLAB、Python等科学计算软件实现该方法的基本操作。 2.任务要求 (1)了解流形学习的基本知识,如流形的定义、流形学习的基本框架和目标函数等。 (2)掌握等几何分析的基本原理和相关的算法。 (3)了解数值流形方法的基本思想和流程,掌握其主要的模型和算法。 (4)熟悉使用MATLAB、Python等科学计算软件实现数值流形方法,能够独立完成简单的数值流形方法的实现和实验。 3.主要内容和步骤 (1)流形学习的基本知识 熟悉流形的定义、流形学习的基本框架和目标函数等。了解流形降维的主要思想和方法,如线性降维和非线性降维等。 (2)等几何分析的基本原理 熟悉等几何分析的基本原理,如与距离度量相关的概念、点对间距离的计算方法、离散点的拓扑性质等。了解基于等几何分析的数值流形方法的主要思想和理论。 (3)数值流形方法的模型和算法 掌握数值流形方法的模型和算法,如Laplacian特征映射(LE)、局部线性嵌入(LLE)、稀疏编码(SC)、局部判别嵌入(LDE)等,并深入研究其中的数学原理和实现技术。 (4)实验操作 使用MATLAB、Python等科学计算软件,实现数值流形方法,并在公开数据集上进行实验验证。通过调节算法中的参数,观察对降维效果的影响,并分析实验结果。 4.参考资料 (1)[1]RoweisST,SaulLK.Nonlineardimensionalityreductionbylocallylinearembedding[J].Science,2000,290(5500):2323-2326. (2)[2]HaykinS.Neuralnetworksandlearningmachines[M].PearsonEducationIndia,2009. (3)[3]BaraniukRG.Compressivesensing[J].IEEESignalProcessingMagazine,2007,24(4):118-121. (4)[4]ZhangZ,WangJ,HuangK.Areviewofsparserepresentation:Theory,algorithmsandapplications[J].IEEEAccess,2017,5:8957-8974. (5)[5]BelkinM,NiyogiP.Laplacianeigenmapsfordimensionalityreductionanddatarepresentation[J].NeuralComputation,2003,15(6):1373-1396. (6)[6]MiaoL,SuX,GuoY,etal.Anovelsparserepresentation-basedclassificationwithgraphembedding[C]//InternationalConferenceonInformationScienceandTechnology.Springer,Cham,2020:296-308. (7)[7]HeX,NiyogiP.Localitypreservingprojections[J].AdvancesinNeuralInformationProcessingSystems,2004,16:153-160. (8)[8]ZhangQJ,JinR,ZhouZH.Non-negativematrixfactorizationforclustering:Areview[J].DataScienceandEngineering,2016,1(3):163-177. (9)[9]HintonGE,OsinderoS,TehYW.Afastlearningalgorithmfordeepbeliefnets[J].NeuralComputation,2006,18(7):1527-1554. 5.任务时间 本任务预计需要7天的时间完成,具体可根据个人时间安排灵活调整。 6.审批 任务书经指导教师审核同意后,方可开始实施。实施过程中如有需要修改任务书的情况,应及时征得指导教师同意。www.w88优德.com,完成任务要及时同指导教师汇报。