| 摘要 | 第6-8页 |
| Abstract | 第8-10页 |
| 第1章 绪论 | 第17-25页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第17-19页 |
| 1.2 相关工作 | 第19-23页 |
| 1.2.1 最大熵判别 | 第20页 |
| 1.2.2 多视角学习 | 第20-21页 |
| 1.2.3 多核学习 | 第21-22页 |
| 1.2.4 流形正则化 | 第22-23页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第23页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第23-25页 |
| 第2章 最大熵判别及多视角学习简介 | 第25-36页 |
| 2.1 最大熵判别 | 第25-31页 |
| 2.1.1 熵与相对熵(KL散度) | 第25-26页 |
| 2.1.2 凸优化 | 第26-28页 |
| 2.1.3 最大熵判别模型 | 第28-30页 |
| 2.1.4 最大熵判别模型求解 | 第30-31页 |
| 2.2 多视角学习 | 第31-35页 |
| 2.2.1 多视角学习的原则 | 第32-34页 |
| 2.2.2 多视角学习的方法 | 第34-35页 |
| 2.3 本章小结 | 第35-36页 |
| 第3章 多视角最大熵判别 | 第36-48页 |
| 3.1 多视角最大熵判别 | 第36-38页 |
| 3.2 多视角最大熵判别的实例 | 第38-43页 |
| 3.2.1 实例化 | 第38-41页 |
| 3.2.2 和SVM-2K的关系 | 第41-43页 |
| 3.3 实验 | 第43-47页 |
| 3.3.1 实验设置 | 第43页 |
| 3.3.2 数据集介绍 | 第43-44页 |
| 3.3.3 实验结果 | 第44-47页 |
| 3.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 灵活的多视角最大熵判别 | 第48-68页 |
| 4.1 灵活的多视角最大熵判别 | 第48-49页 |
| 4.2 灵活的多视角最大熵判别的求解 | 第49-52页 |
| 4.3 灵活的多视角最大熵判别的实例 | 第52-55页 |
| 4.4 FMVMED和MVMED,SVM-2K之间的关系 | 第55-57页 |
| 4.5 实验 | 第57-67页 |
| 4.5.1 实验分析 | 第58-61页 |
| 4.5.2 FMVMED和MVMED,多平面SVM-2K的实验对比 | 第61-64页 |
| 4.5.3 参数ρ的敏感性分析 | 第64-67页 |
| 4.6 本章小结 | 第67-68页 |
| 第5章 多核多视角最大熵判别 | 第68-78页 |
| 5.1 前言 | 第68-69页 |
| 5.2 核函数与核组合 | 第69-71页 |
| 5.2.1 多核组合方式 | 第70页 |
| 5.2.2 多核学习方法的求解 | 第70-71页 |
| 5.3 利用多核学习的多视角最大熵判别 | 第71-73页 |
| 5.4 实验 | 第73-77页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第73-75页 |
| 5.4.2 实验结果 | 第75-77页 |
| 5.5 讨论 | 第77页 |
| 5.6 本章小结 | 第77-78页 |
| 第6章 基于一致性和互补性原则的多视角最大熵判别 | 第78-93页 |
| 6.1 前言 | 第78-79页 |
| 6.2 基于一致性和互补性原则的多视角最大熵判别 | 第79-81页 |
| 6.3 基于一致性和互补性原则的多视角最大熵判别的实例 | 第81-85页 |
| 6.3.1 MED-2C的实例 | 第81-84页 |
| 6.3.2 MED-2C实例的求解 | 第84-85页 |
| 6.4 实验 | 第85-91页 |
| 6.4.1 人工数据集上的实验及结果 | 第85-86页 |
| 6.4.2 现实数据集上的实验 | 第86-87页 |
| 6.4.3 现实数据集上的实验结果 | 第87-91页 |
| 6.5 讨论 | 第91页 |
| 6.6 本章小结 | 第91-93页 |
| 第7章 半监督多视角最大熵判别 | 第93-105页 |
| 7.1 前言 | 第93-94页 |
| 7.2 相关工作 | 第94-95页 |
| 7.2.1 半监督多视角学习 | 第94页 |
| 7.2.2 流形和拉普拉斯正则化 | 第94-95页 |
| 7.3 半监督多视角最大熵判别 | 第95-100页 |
| 7.3.1 期望拉普拉斯正则化 | 第95页 |
| 7.3.2 半监督多视角最大熵判别 | 第95-97页 |
| 7.3.3 半监督多视角最大熵判别的实例和核化 | 第97-100页 |
| 7.4 实验 | 第100-103页 |
| 7.4.1 实验设置 | 第100-101页 |
| 7.4.2 半监督多视角与半监督单视角及监督多视角学习的实验比较 | 第101-102页 |
| 7.4.3 半监督多视角最大熵判别与其他顶级半监督多视角方法的实验比较 | 第102-103页 |
| 7.5 本章小结 | 第103-105页 |
| 第8章 总结与展望 | 第105-108页 |
| 8.1 本文总结 | 第105-107页 |
| 8.1.1 多视角最大熵判别 | 第105页 |
| 8.1.2 灵活的多视角最大熵判别 | 第105-106页 |
| 8.1.3 多核多视角最大熵判别 | 第106页 |
| 8.1.4 基于一致性和互补性的多视角最大熵判别 | 第106-107页 |
| 8.1.5 利用期望拉普拉斯正则化的半监督多视角最大熵判别 | 第107页 |
| 8.2 未来展望 | 第107-108页 |
| 参考文献 | 第108-117页 |
| 博士期间的研究成果及发表的论文 | 第117-119页 |
| 致谢 | 第119页 |
