| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-9页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-10页 |
| ·多视角学习的研究现状 | 第10-12页 |
| ·研究内容及章节安排 | 第12-15页 |
| 第2章 相关工作 | 第15-25页 |
| ·多视角学习 | 第15-16页 |
| ·Universum学习 | 第16-18页 |
| ·基分类器算法 | 第18-22页 |
| ·HK算法 | 第18-19页 |
| ·MHKS算法 | 第19-20页 |
| ·MatMHKS算法 | 第20-21页 |
| ·MultiV-MHKS算法 | 第21-22页 |
| ·本章小结 | 第22-25页 |
| 第3章 基于Universum的多视角分类学习算法 | 第25-47页 |
| ·引言 | 第25页 |
| ·UMultiV-MHKS模型 | 第25-28页 |
| ·实验 | 第28-44页 |
| ·实验设置 | 第28-31页 |
| ·UCI数据集实验验证 | 第31-35页 |
| ·图像数据集实验验证 | 第35-37页 |
| ·进一步讨论 | 第37-42页 |
| ·Rademacher复杂度分析 | 第42-44页 |
| ·本章小结 | 第44-47页 |
| 第4章 Universum样本的选取方法比较 | 第47-55页 |
| ·引言 | 第47页 |
| ·现有的Universum样本选择方法 | 第47-50页 |
| ·ц_(mean)选取方法 | 第47页 |
| ·最近邻Universum选取方法 | 第47-48页 |
| ·几何模型下的Universum样本选择方法 | 第48-50页 |
| ·实验 | 第50-53页 |
| ·实验设置 | 第51-52页 |
| ·UCI数据集实验验证 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第5章 结束语 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 致谢 | 第61-63页 |
| 附录1 攻读硕士学位期间参加的课题 | 第63-65页 |
| 附录2 攻读硕士学位期间发表论文目录 | 第65页 |