| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-16页 |
| 1.1 引言 | 第9-10页 |
| 1.2 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.3 耦合的支持向量学习方法研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3.1 数据流研究中的耦合支持向量学习方法 | 第11-12页 |
| 1.3.2 多任务学习中的耦合支持向量学习方法 | 第12页 |
| 1.4 课题研究的几个问题 | 第12-14页 |
| 1.5 本文的组织结构 | 第14-16页 |
| 第二章 支持向量机理论及扩展形式 | 第16-29页 |
| 2.1 支持向量机相关理论 | 第16-18页 |
| 2.1.1 统计学习理论基础 | 第16页 |
| 2.1.2 SVM基本思想 | 第16-18页 |
| 2.2 支持向量方法的若干形式 | 第18-23页 |
| 2.2.1 经典支持向量机 | 第18-21页 |
| 2.2.2 支持向量机扩展形式 | 第21-22页 |
| 2.2.3 支持向量机回归机 | 第22-23页 |
| 2.3 耦合的支持向量学习方法 | 第23-29页 |
| 2.3.1 多场景机器学习问题 | 第23-24页 |
| 2.3.2 多场景机器学习问题框架 | 第24页 |
| 2.3.3 双耦合支持向量机 | 第24-29页 |
| 第三章 面向非静态数据的演进支持向量机 | 第29-46页 |
| 3.1 引言 | 第29-30页 |
| 3.2 TA-SVM模型 | 第30页 |
| 3.3 ESVM方法 | 第30-37页 |
| 3.3.1 衰变函数的构造 | 第31页 |
| 3.3.2 ESVM与TA-SVM的联系 | 第31-32页 |
| 3.3.3 ESVM方法的目标函数及其对偶 | 第32-37页 |
| 3.4 实验结果与分析 | 第37-45页 |
| 3.4.1 模拟数据集对比实验 | 第37-43页 |
| 3.4.2 真实数据集上的对比实验 | 第43-45页 |
| 3.5 结论 | 第45-46页 |
| 第四章 基于共享矢量的数据流分类及快速算法 | 第46-72页 |
| 4.1 引言 | 第46-47页 |
| 4.2 TA-SVM方法 | 第47-49页 |
| 4.2.1 TA-SVM的基本原理 | 第47-48页 |
| 4.2.2 TA-SVM方法及其对偶问题的时间复杂度 | 第48-49页 |
| 4.3 ITA -SVM方法及其对偶 | 第49-52页 |
| 4.4 基于MEB问题的快速算法ITA-CVM | 第52-55页 |
| 4.4.1 最小包含球(MEB)问题 | 第52-53页 |
| 4.4.2 ITA-SVM的快速算法ITA-CVM | 第53-55页 |
| 4.4.3 ITA-CVM的时间复杂度 | 第55页 |
| 4.5 实验结果与分析 | 第55-71页 |
| 4.5.1 实验设置 | 第55-57页 |
| 4.5.2 分类性能比较 | 第57-61页 |
| 4.5.3 嗓音数据集上的分类性能 | 第61-62页 |
| 4.5.4 运行时间比较 | 第62-66页 |
| 4.5.6 真实数据集 1：垃圾邮件数据集 | 第66-69页 |
| 4.5.7 真实数据集 2：电力价格数据集 | 第69-71页 |
| 4.6 结论 | 第71-72页 |
| 第五章 迁移学习支持向量回归机 | 第72-89页 |
| 5.1 引言 | 第72-73页 |
| 5.2 支持向量回归机方法 | 第73-74页 |
| 5.3 迁移学习支持向量回归机 | 第74-81页 |
| 5.4 实验研究 | 第81-87页 |
| 5.4.1 实验设置 | 第81页 |
| 5.4.2 模拟数据集实验 | 第81-85页 |
| 5.4.3 汾酒光谱数据集实验 | 第85-87页 |
| 5.5 结论 | 第87-89页 |
| 第六章 快速正则化多任务学习方法 | 第89-99页 |
| 6.1 引言 | 第89-90页 |
| 6.2 正则化多任务学习及相关研究 | 第90-91页 |
| 6.3 快速正则化多任务学习方法FRMTL | 第91-93页 |
| 6.4 实验结果与分析 | 第93-98页 |
| 6.4.1 实验设置 | 第93-94页 |
| 6.4.2 FrMTL方法的分类能力 | 第94-96页 |
| 6.4.3 FrMTL方法的时间性能 | 第96-98页 |
| 6.5 结论 | 第98-99页 |
| 第七章 主要结论与展望 | 第99-101页 |
| 7.1 主要结论 | 第99页 |
| 7.2 展望 | 第99-101页 |
| 致谢 | 第101-102页 |
| 参考文献 | 第102-108页 |
| 附录 1: 作者在攻读博士学位期间发表的论文 | 第108-109页 |
| 附录 2: 作者在攻读博士学位期间参与的科研项目 | 第109页 |