基于特征的归纳式迁移学习方法研究

摘要	第1-6页
Abstract	第6-9页
第1章 绪论	第9-13页
·研究背景及意义	第9页
·国内外研究现状	第9-10页
·论文的主要研究内容	第10-11页
·论文组织结构	第11-13页
第2章 迁移学习及相关理论分析	第13-22页
·迁移学习概述	第13-19页
·迁移学习定义	第13-14页
·迁移学习主要研究问题	第14-15页
·迁移学习的分类	第15-16页
·主要迁移学习方法	第16-19页
·凸优化理论概述	第19页
·期望最大化概述	第19-21页
·本章小结	第21-22页
第3章 基于特征的归纳式迁移学习方法研究	第22-37页
·监督式学习特征构建	第22-29页
·问题分析	第22-24页
·等效凸面优化分析	第24-25页
·算法描述	第25-26页
·基于凸优化的特征值降维	第26-28页
·实验与结果分析	第28-29页
·无监督式学习特征构建	第29-35页
·问题分析	第29-31页
·期望最大化分析	第31页
·算法描述	第31-32页
·基于 k-均值聚类的特征值降维	第32-34页
·实验与结果分析	第34-35页
·本章小结	第35-37页
第4章 基于特征的先验元归纳式迁移学习方法研究	第37-53页
·基于特征的先验元归纳式迁移学习方法概述	第37-38页
·基于特征的先验元归纳式迁移学习方法	第38-44页
·先验元理论基础	第38-39页
·先验元模型最优化算法	第39-40页
·先验元模型构建	第40-43页
·FIMP 算法描述	第43-44页
·实验分析	第44-52页
·实验环境	第44页
·实验数据集	第44-47页
·实验方案	第47-49页
·评价指标	第49页
·实验结果及分析	第49-52页
·本章小结	第52-53页
结论	第53-54页
参考文献	第54-60页
攻读硕士学位期间发表的论文和取得的科研成果	第60-61页
致谢	第61页