| 中文摘要 | 第8-10页 |
| Abstract | 第10-11页 |
| 第一章 引言 | 第12-22页 |
| 1.1 选题背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 半监督学习研究现状 | 第13-14页 |
| 1.2.2 多标记学习研究现状 | 第14-16页 |
| 1.2.3 半监督多标记学习研究现状 | 第16-17页 |
| 1.3 多标记学习常用评价指标 | 第17-19页 |
| 1.4 本文主要工作 | 第19页 |
| 1.5 论文框架 | 第19-22页 |
| 第二章 基于Tri-training的半监督一阶多标记学习算法 | 第22-28页 |
| 2.1 半监督一阶多标记学习算法 | 第22-23页 |
| 2.2 实验结果与分析 | 第23-26页 |
| 2.2.1 在常用UCI数据集上的对比实验 | 第23-24页 |
| 2.2.2 在网页文档分类数据集上的对比实验 | 第24页 |
| 2.2.3 在自然场景分类数据集上的对比实验 | 第24-26页 |
| 2.2.4 实验分析 | 第26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 基于Tri-training的半监督二阶多标记学习算法 | 第28-36页 |
| 3.1 半监督二阶多标记学习算法 | 第28-30页 |
| 3.2 实验结果与分析 | 第30-33页 |
| 3.2.1 在常用UCI数据集上的对比实验 | 第30-32页 |
| 3.2.2 在网页文档分类数据集上的对比实验 | 第32-33页 |
| 3.2.3 在自然场景分类数据集上的对比实验 | 第33页 |
| 3.2.4 实验分析 | 第33页 |
| 3.3 本章小结 | 第33-36页 |
| 第四章 基于Tri-training的半监督多标记学习系统 | 第36-44页 |
| 4.1 系统功能与开发环境 | 第36-37页 |
| 4.1.1 系统功能 | 第36-37页 |
| 4.1.2 开发环境 | 第37页 |
| 4.2 系统实现 | 第37-42页 |
| 4.2.1 系统界面 | 第38-40页 |
| 4.2.2 系统实验结果 | 第40-42页 |
| 4.3 本章小结 | 第42-44页 |
| 第五章 结束语 | 第44-46页 |
| 参考文献 | 第46-50页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第50-52页 |
| 致谢 | 第52-54页 |
| 个人简况及联系方式 | 第54-56页 |
| 承诺书 | 第56-58页 |
