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多视图特征融合方法研究的开题报告
一、研究背景和意义
在机器学习领域中，多视图学习是一种经典的方法，它利用不同来源的数据集来提高模型的性能。然而，这些数据集通常包含不同的特征，导致模型性能下降。因此，如何利用多视图特征融合方法，将不同来源的特征集成到一个统一的模型中，以提高构建模型的性能成为了一个重要的研究方向。多视图特征融合方法的发展，将大大提高数据的利用效率和模型的性能，对于可以准确地分析数据和预测模型具有重要的意义。
二、研究目的
本研究的目的是探究多视图特征融合的方法，实现对多源异构信息数据的提取与处理，进而应用到各种实际场景当中。
三、研究内容
1.多视图学习的基础理论和方法研究；
2.多视图特征融合的方法研究；
3.基于多视图特征融合的实际应用场景探究；
4.多视图特征融合方法的评价与比较研究。
四、研究方法
1.文献综述法：综合大量文献，对多视图学习的基础理论和方法、多视图特征融合的现有方法和实际应用场景进行梳理和总结；
2.实证研究法：结合实际数据，选取不同的多视图特征融合方法，进行模型实验和性能评价；
3.数理统计法：利用相关的统计学方法，对实验结果进行分析。
五、预期成果
本研究预期将多视图特征融合方法的理论和应用进行深入探究，对现有的多视图特征融合方法进行评价、比较和探究，为解决多源异构信息融合问题提供新思路和方法，为相关领域的研究和应用提供参考。
六、研究计划
时间节点|研究内容
-|-
第一周|完成开题报告撰写
第二周|梳理多视图学习的基础理论和方法，文献综述
第三周|梳理多视图特征融合的现有方法和实际应用场景，文献综述
第四周|结合实际数据，选取不同的多视图特征融合方法，进行模型实验和性能评价
第五周|利用相关的统计学方法，对实验结果进行分析
第六周|编写论文并进行修改
七、参考文献
[1]张天悦,杨凯伦.多视图数据分类的特征融合研究综述[J].计算机应用研究,2020,37(05):1303-1309.
[2]ShiG,YanS,XuD,etal.Learningdiscriminativeandreconstructivefeaturesjointlyforrobustvisualtracking[J].IEEETransactionsonImageProcessing,2016,25(6):2711-2726.
[3]WangM,ZhangB,LiY,etal.Semi-supervisedmulti-modalfeaturefusiondeeplearningforspeechemotionrecognition[J].MultimediaToolsandApplications,2020,79(15/16):11091-11106.
[4]ChenW,XuH,DengC,etal.Aprobability-weightedmulti-viewlow-rankembeddingmethodforsemi-supervisedimageretrieval[J].AppliedSoftComputing,2019,85:105768.