多视角特征选择的嵌入降维方法研究开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的飞速发展，我们身处一个数据爆炸式增长的时代。

数据的爆炸性增长为人们带来了海量信息的同时，也带来了“维数灾难”问题。

高维数据往往包含大量的冗余特征和噪声，这不仅增加了计算复杂度，还降低了机器学习算法的性能。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，多视角学习、特征选择和降维成为了机器学习领域的热门研究方向，国内外学者在这些方面取得了丰硕的研究成果。

1. 国内研究现状

国内学者在多视角特征选择方面开展了一系列研究工作。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

本研究将针对多视角特征选择和嵌入降维方法展开深入研究，探索如何有效地整合多视角数据的信息，并构建高效的多视角学习模型。

具体研究内容如下：
1.研究多视角特征选择方法，包括基于相似性度量的特征选择、基于信息论的特征选择、基于稀疏学习的特征选择以及基于深度学习的特征选择等。

2.研究嵌入降维方法，包括线性降维方法、非线性降维方法、基于流形学习的降维方法以及基于深度学习的降维方法等。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用理论分析、算法设计、实验验证和应用研究相结合的方法，逐步推进研究工作。

1.理论分析：深入研究多视角学习、特征选择和嵌入降维的相关理论，分析现有方法的优缺点，为新方法的设计提供理论依据。

2.算法设计：针对多视角特征选择的嵌入降维问题，设计高效、鲁棒的算法。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.提出一种新的多视角特征选择框架，该框架能够有效地整合多个视角的信息，并选择出最具判别力的特征。

2.提出一种新的嵌入降维方法，该方法能够将高维数据映射到低维空间，同时保持数据的多视角结构信息。

3.将多视角特征选择与嵌入降维相结合，提出一种新的多视角学习方法，该方法能够有效地解决高维多视角数据的学习问题。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

[1] 刘浩洋,周志华. 多视图数据统计学习理论[j]. 软件学报, 2021, 32(12): 3669-3690.

[2] 聂飞平,黄曙光,李 军,等. 基于多视图学习的图像识别研究进展与展望[j]. 自动化学报, 2020, 46(1): 1-27.

[3] 孙仕亮,黎 铭,唐 良,等. 多视图学习研究进展[j]. 软件学报, 2015, 26(9): 2372-2394.