| 致谢 | 第4-5页 |
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 变量注释表 | 第13-14页 |
| 1 绪论 | 第14-19页 |
| 1.1 研究背景 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.3 本文的研究内容 | 第17-18页 |
| 1.4 本文的章节安排 | 第18页 |
| 1.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 2 迁移学习与粒子群优化算法 | 第19-31页 |
| 2.1 迁移学习基本概念 | 第19-20页 |
| 2.2 迁移学习主要研究问题 | 第20-21页 |
| 2.3 迁移学习分类 | 第21-27页 |
| 2.4 粒子群优化算法 | 第27-30页 |
| 2.5 本章小结 | 第30-31页 |
| 3 基于粒子群的自适应Tr Ada Boost | 第31-42页 |
| 3.1 引言 | 第31-32页 |
| 3.2 基于粒子群的随机特征子空间生成 | 第32-34页 |
| 3.3 基于粒子群的自适应Tr Ada Boost | 第34-37页 |
| 3.4 实验结果分析 | 第37-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 4 基于粒子群的加权多源Tr Ada Boost | 第42-52页 |
| 4.1 引言 | 第42-43页 |
| 4.2 基于粒子群的加权多源Tr Ada Boost | 第43-46页 |
| 4.3 实验结果分析 | 第46-51页 |
| 4.4 本章小结 | 第51-52页 |
| 5 总结与展望 | 第52-54页 |
| 5.1 总结 | 第52页 |
| 5.2 展望 | 第52-54页 |
| 参考文献 | 第54-59页 |
| 作者简历 | 第59-61页 |
| 学位论文数据集 | 第61页 |