| 中文摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-21页 |
| ·流形学习研究进展 | 第8-18页 |
| ·等距映射（Isometric feature mapping,Isomap） | 第8-10页 |
| ·局部线性嵌入(Locally Linear Embedding, LLE) | 第10-12页 |
| ·拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmap, LE） | 第12-13页 |
| ·海塞特征映射（Hessian Eigenmap, HE） | 第13-14页 |
| ·局部切空间排列算法(Local Tangent Space Alignment, LTSA) | 第14-15页 |
| ·黎曼流形学习(Riemannian Manifold Learning, RML) | 第15-17页 |
| ·其它流形学习算法 | 第17-18页 |
| ·问题的提出及内容安排 | 第18-21页 |
| 第二章 切丛流形学习的理论基础 | 第21-32页 |
| ·拓扑学 | 第21-23页 |
| ·微分几何 | 第23-27页 |
| ·切丛模型 | 第27-30页 |
| ·子流形 | 第30-31页 |
| ·小结 | 第31-32页 |
| 第三章 切丛流形学习模型 | 第32-41页 |
| ·流形学习的基本假设 | 第32-33页 |
| ·主纤维丛模型 | 第33-34页 |
| ·切丛流形学习模型 | 第34-39页 |
| ·构造外邻域关系图 | 第37页 |
| ·构造内邻域关系图 | 第37-38页 |
| ·嵌入到低维空间 | 第38-39页 |
| ·小结 | 第39-41页 |
| 第四章 切丛流形学习算法 | 第41-50页 |
| ·切丛邻域的划分 | 第42-45页 |
| ·基于切丛流形的降维算法 | 第45-47页 |
| ·基于切丛流形的增量学习算法 | 第47-49页 |
| ·小结 | 第49-50页 |
| 第五章 切丛流形学习的应用 | 第50-59页 |
| ·基于切丛流形的降维算法的应用 | 第50-56页 |
| ·手写数字识别 | 第50-53页 |
| ·人脸识别 | 第53-56页 |
| ·基于切丛流形的增量学习算法的应用 | 第56-58页 |
| ·小结 | 第58-59页 |
| 第六章 结论与展望 | 第59-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 中英文名词对照 | 第65-66页 |
| 攻读学位期间公开发表的论文 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
