Исследование данных спектрального анализа, получаемых методом динамического рассеивания света

Тип работы:
Курсовая
Предмет:
Физико-математические науки
Страниц:
32

1400 Купить готовую работу
Узнать стоимость новой

Детальная информация о работе

Содержание

Постановка задачи

Описание методов

Алгоритм решения поставленной задачи

Результат решения

Код программы

Список литературы

1. Lucas Parra, Klaus-Robert Mueller, Clay Spence, Andreas Ziehe, and Paul Sajda. Unmixing hyperspectral data. Advances in Neural Information Processing Systems, 12: 942{948, 2000.

2. Ronald R. Coifman, Stephane Lafon Diffusion maps, Appl. Comput. Harmon. Anal, Mathematics Department, Yale University, New Haven, CT 6 520, USA.

3. P. Demartines and J. Herault, Curvilinear Component Analysis: A Self-Organizing Neural Network for Nonlinear Mapping of Data Sets, IEEE Transactions on Neural Networks, Vol. 8(1), 1997, p. 148−154

4. J. B. Tenenbaum, V. de Silva, J. C. Langford, A Global Geometric Framework for Nonlinear Dimensionality Reduction, Science 290, (2000), 2319−2323.

5. John Aldo Lee and Amaury Lendasse and Michel Verleysen, Curvilinear distance analysis versus isomap, Proceedings of ESANN'2002, 10th European Symposium on Artificial Neural Networks, 2002, p. 185−192

6. S. T. Roweis and L. K. Saul, Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding, Science Vol 290, 22 December 2000, 2323−2326.

7. Mikhail Belkin and Partha Niyogi, Laplacian Eigenmaps and Spectral Techniques for Embedding and Clustering, Advances in Neural Information Processing Systems 14, 2001, p. 586−691, MIT Press

8. Mikhail Belkin Problems of Learning on Manifolds, PhD Thesis, Department of Mathematics, The University Of Chicago, August 2003

9. Mikhail Belkin Problems of Learning on Manifolds, PhD Thesis, Department of Mathematics, The University Of Chicago, August 2003

10. Diffusion Maps and Geometric Harmonics, Stephane Lafon, PhD Thesis, Yale University, May 2004

Заполнить форму текущей работой