1. 题目来源
近年来，随着互联网和物联网技术的迅猛发展，各行各业积累了海量的原始数据。
然而，这些数据通常是高维、稀疏且未经标记的，难以直接应用于机器学习任务。
如何从这些海量数据中提取有效、低维的特征表示成为机器学习领域的关键问题。
2. 应完成的主要内容
本论文的主要内容包括以下几个方面：
1.深入研究非监督特征学习和稀疏自动编码器的相关理论和方法。
2.设计并实现基于稀疏自动编码器的非监督特征学习模型，包括稀疏自动编码器结构设计、稀疏性约束方法、模型训练算法以及特征表示方法等关键问题。
3.在公开数据集上进行实验，验证所提出的基于稀疏自动编码器的非监督特征学习模型的有效性。
3. 基本要求及完成的成果形式
1.在完成论文的过程中，应认真查阅相关文献，了解国内外研究现状，并对相关理论和方法进行深入分析和研究。
2.论文的写作应符合学术规范，逻辑清晰，语言流畅，结构完整，图表规范。
3.要求独立完成论文的撰写工作，并保证论文内容的原创性。
4. 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
5. 参考文献（20个中文5个英文）
1. 刘建伟, 刘媛, 王宁. 基于稀疏自动编码器的深度非监督特征学习[J]. 计算机应用研究, 2015, 32(12): 3646-3650.
2. 郭晓静, 刘志刚, 梅松. 基于栈式稀疏自动编码器的滚动轴承故障诊断[J]. 振动与冲击, 2018, 37(14): 177-183.
3. 李彦, 刘三阳, 刘建平. 基于稀疏自动编码器和SVM的模拟电路故障诊断[J]. 仪器仪表学报, 2018, 39(12): 146-154.
以上是毕业论文任务书，课题毕业论文、开题报告、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
