同調結構學習算法及其應用研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、結構學習是機器學習領域中的一種主要學習方法，目前基于該學習方法的研究成果還不多見，因此本文主要針對結構特征的同調問題利用同調理論進行研究，提出了同調結構學習的基本框架，包括：
　　1)介紹了同調、上同調等相關的基本理論知識，為研究同調結構學習奠定了理論基礎；
　　2)針對同調邊緣可變的數(shù)據(jù)劃分問題，引進同調理論，給出了一種同調結構學習算法(Homology structure learning algorithm, HSLA

2、)。HSLA算法能夠有效地保證在分類過程保持圖像原有的結構特征不變；
　　3)針對結構圖像特征表示精確度的問題，給出了鄰域同調學習算法(Neighborhood homology learning algorithm, NHLA)。利用鄰域復形來表示圖像特征能較精確得表示邊緣可變的圖像特征，且利用NHLA算法分類依然能夠有效地保證在分類過程保持圖像原有的結構特征不變；
　　4)為了進一步得到計算簡單且表示精確的學習算法，給出

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