1.4 Dissertation OrganizationThe re

1.4 Dissertation Organization
The remainder of this dissertation is organized in the following fashion. In
Chapter 2, we begin with background theory review and analyze their properties.
In Chapter 3, 4, 5, 6 we introduce our major works. In Chapter 3, we present robust
clustering methods with affinity transformation for heterogeneous density clusters
that against scaling parameter tuning and noise sensitivity. Chapter 4 introduces two
unsupervised anomaly detection algorithms: one is a heat-diffusion-based anomaly
detection, another is a quantum-mechanics-based algorithm with strong probabilistic
interpretation. Chapter 5 presents a noise-resistant unsupervised feature selection
algorithm based on multi-perspective correlation measurement. In Chapter 6
we describe a spectral embedding approximation, which is both efficient and effective
for large-scale datasets. Therefore it makes our framework practical in real
world applications. Finally, Chapter 7 summarizes our contributions on the finished
work and also discusses our ongoing work and future research directions.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

1.4 วิทยานิพนธ์องค์กรส่วนที่เหลือของวิทยานิพนธ์นี้เป็นการจัดระเบียบในแฟชั่นต่อไปนี้ ในบทที่ 2 ที่เราเริ่มต้น ด้วยทฤษฎีพื้นฐานตรวจสอบ และวิเคราะห์คุณสมบัติของพวกเขาในบทที่ 3, 4, 5, 6 เรานำงานหลักของเรา ในบทที่ 3 เรานำเสนอมีประสิทธิภาพคลัสเตอร์วิธีกับการเปลี่ยนแปลงของความสัมพันธ์คลัสเตอร์ความหนาแน่นแตกต่างกันที่กับปรับความไวเสียงรบกวนและปรับแต่งพารามิเตอร์ บทที่ 4 แนะนำสองอัลกอริทึมการตรวจจับการบรรเทาทรัพย์สิน: เป็นความปกติที่ใช้ความร้อน-แพร่ตรวจจับ อื่นคือการใช้กลศาสตร์ควอนตัมแข็ง probabilisticตีความ บทที่ 5 นำคุณลักษณะขั่วทนเสียงรบกวนอัลกอริทึมตามวัดหลายทัศนมิติสัมพันธ์ ในบทที่ 6เราอธิบายแบบสเปกตรัมฝังประมาณ ที่มีประสิทธิภาพ และมีสำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ จึง ทำให้กรอบของเราปฏิบัติในจริงการใช้งานในโลก ในที่สุด บทที่ 7 สรุปผลงานของเราในการเสร็จสิ้นแล้วทำงาน และยัง กล่าวถึงผลงานอย่างต่อเนื่องและทิศทางการวิจัยในอนาคต

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

1.4 องค์การวิทยานิพนธ์
ที่เหลือของวิทยานิพนธ์นี้จะจัดในแฟชั่นดังต่อไปนี้ ใน
บทที่ 2 เราจะเริ่มต้นด้วยการทบทวนทฤษฎีพื้นหลังและวิเคราะห์คุณสมบัติของพวกเขา.
ในบทที่ 3, 4, 5, 6 เราแนะนำผลงานที่สำคัญของเรา ในบทที่ 3 เรานำเสนอที่มีประสิทธิภาพ
วิธีการจัดกลุ่มกับการเปลี่ยนแปลงความใกล้ชิดกับกลุ่มความหนาแน่นที่แตกต่างกัน
ที่การปรับจูนกับพารามิเตอร์และความไวเสียง บทที่ 4 แนะนำสอง
ขั้นตอนวิธีการตรวจสอบความผิดปกติหากินหนึ่งคือความผิดปกติความร้อนกระจายตาม
การตรวจสอบอีกเป็นขั้นตอนวิธีควอนตัมกลศาสตร์ตามที่มีความน่าจะเป็นที่แข็งแกร่ง
ตีความ บทที่ 5 ที่มีการเลือกคุณลักษณะหากินเสียงทน
ขั้นตอนวิธีการขึ้นอยู่กับการวัดความสัมพันธ์หลายมุมมอง ในบทที่ 6
เราจะอธิบายประมาณฝังรางซึ่งเป็นทั้งที่มีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพ
สำหรับชุดข้อมูลขนาดใหญ่ ดังนั้นมันทำให้กรอบการทำงานของเราในการปฏิบัติจริง
การใช้งานทั่วโลก สุดท้ายบทที่ 7 สรุปผลงานของเราในการเสร็จสิ้น
การทำงานและยังกล่าวถึงการทำงานอย่างต่อเนื่องของเราและทิศทางการวิจัยในอนาคต