改进的多源域多视角迁移算法研究

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改进的多源域多视角迁移算法研究

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改进的多源域多视角迁移算法研究

论文目录
摘要	第1-3页
Abstract	第3-6页
第一章绪论	第6-9页
1.1 课题研究背景和意义	第6-7页
1.2 国内外研究及现状	第7页
1.3 论文的主要工作与章节安排	第7-9页
第二章分类算法概述	第9-18页
2.1 分类的基础知识	第10-11页
2.1.1 分类算法中的定义	第10页
2.1.2 分类算法的结构	第10-11页
2.2 分类算法	第11-17页
2.2.1 基于概率统计的分类算法	第12-13页
2.2.2 决策树分类算法	第13-14页
2.2.3 基于神经网络分类算法	第14-15页
2.2.4 基于集成分类算法	第15-16页
2.2.5 数据分析算法	第16-17页
2.3 本章小结	第17-18页
第三章迁移学习算法	第18-21页
3.1 迁移学习算法介绍	第18-19页
3.2 迁移算法的分类	第19页
3.2.1 传统的学习算法	第19页
3.2.2 归纳迁移学习算法	第19页
3.2.3 直推式迁移学习算法	第19页
3.2.4 无监督学习算法	第19页
3.3 迁移学习面临的问题	第19-20页
3.4 本章小结	第20-21页
第四章迁移学习中的多源域和多视角算法	第21-30页
4.1 多源域理论	第21-22页
4.2 多源域迁移算法	第22-25页
4.3 多视角理论	第25-28页
4.3.1 单视角学习	第25页
4.3.2 多视角学习	第25-26页
4.3.3 多视角学习算法及原则	第26-28页
4.4 传统的多源域多视角算法	第28-29页
4.5 本章小结	第29-30页
第五章改进的多源域多视角迁移算法	第30-40页
5.1 本文算法	第30-35页
5.1.1 动态多源域多视角算法	第31-33页
5.1.2 动态多源域多视角迁移算法分析	第33-35页
5.2 实验结果	第35-39页
5.3 本章小结	第39-40页
第六章总结与展望	第40-42页
参考文献	第42-46页
攻读学位期间的研究成果	第46-47页
致谢	第47-48页

本篇论文共48页，点击这进入下载页面。

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