导读:本文包含了无监督模式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:统计不相关特征,特征抽取,最佳鉴别平面,无监督模式
无监督模式论文文献综述
曹苏群,王士同[1]（2010）在《无监督模式下统计不相关最佳鉴别平面》一文中研究指出统计不相关最佳鉴别平面是一种重要的特征抽取方法,在模式识别领域中具有广泛的应用。然而,统计不相关最佳鉴别平面是基于Fisher准则和总体散布矩阵共轭正交条件的,需要通过样本类别信息计算Fisher最佳鉴别矢量,因而只能用于有监督模式。提出了一种将统计不相关最佳鉴别平面扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是将模糊概念引入Fisher线性判别分析,通过对模糊Fisher准则的优化,在无监督模式下计算出最佳鉴别矢量及模糊散布矩阵,再根据共轭正交约束条件,求得第二条最佳鉴别矢量,进而获得一种基于无监督统计不相关最佳鉴别平面的特征抽取方法。对UCI数据集及CMU-PIE人脸数据库进行实验,结果表明,在样本类别信息缺失的情况下,该方法尽管无法具有与有监督模式下的统计不相关最佳鉴别平面特征抽取方法同样的性能,但当类别差异较大时,能够抽取有利于分类的统计不相关特征,获得优于主成分分析与独立成分分析等常见无监督特征抽取方法的性能。(本文来源于《计算机应用》期刊2010年07期）
曹苏群,王士同,陈晓峰,邓赵红[2]（2008）在《最佳鉴别矢量集在无监督模式下的扩展》一文中研究指出基于Fisher准则函数的最佳鉴别矢量集是一种重要的有监督特征提取方法,在模式识别领域有着重要的影响.提出一种将最佳鉴别矢量集扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是通过定义的模糊Fisher准则函数将Fisher线性判别扩展成一种半模糊聚类算法,通过该算法求得最佳鉴别矢量和模糊散布矩阵,进而构造出最佳鉴别矢量集.实验表明,在聚类有效性、分类准确率均优于无监督模式下常用的主成分分析特征提取算法.(本文来源于《智能系统学报》期刊2008年06期）
张文军,齐艳红[3]（2005）在《人类HLA-DRB1基因型与民族和人群的神经网络无监督模式分类》一文中研究指出HLA-DRB1等位基因主要参与人类的抗原免疫功能熏对其进行比较研究熏有助于追溯人类的进化迁移史熏开发类群特异性药物。本研究以Matlab为平台,用自组织竞争网络穴Self-OrganizingCom-petitiveNeuralNetwork雪,对世界54个民族和人群、14个HLA-DRB1等位基因熏进行了无监督模式分类。结果表明熏各民族之间存在差异性熏同民族的各人群之间有相似性。西伯利亚各人群熏澳洲各土着人群熏黑人各人群熏南美印第安各人群熏犹太族各人群熏日本各人群熏及欧美白人各人群有相对独立性;南美印第安人与西伯利亚人有高度相似性;中国民族在南方人群和北方人群间存在较大差异;中国汉族中熏广东汉族地位特殊熏与少数民族如拉祜族、瑶族关系密切。(本文来源于《现代计算机(专业版)》期刊2005年04期）
无监督模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
基于Fisher准则函数的最佳鉴别矢量集是一种重要的有监督特征提取方法,在模式识别领域有着重要的影响.提出一种将最佳鉴别矢量集扩展到无监督模式下的方法,其基本思想是通过定义的模糊Fisher准则函数将Fisher线性判别扩展成一种半模糊聚类算法,通过该算法求得最佳鉴别矢量和模糊散布矩阵,进而构造出最佳鉴别矢量集.实验表明,在聚类有效性、分类准确率均优于无监督模式下常用的主成分分析特征提取算法.
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
无监督模式论文参考文献
[1].曹苏群,王士同.无监督模式下统计不相关最佳鉴别平面[J].计算机应用.2010
[2].曹苏群,王士同,陈晓峰,邓赵红.最佳鉴别矢量集在无监督模式下的扩展[J].智能系统学报.2008
[3].张文军,齐艳红.人类HLA-DRB1基因型与民族和人群的神经网络无监督模式分类[J].现代计算机(专业版).2005