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目录
第一章 绪论
1.1 课题研究背景及意义
1.2 多任务发展历史与研究现状
1.3 多任务学习与迁移学习的对比
1.4 本文工作的概述
1.5 本文余下内容和章节结构的安排
第二章 基本方法介绍
2.1 主成分分析法
2.2 线性判别分析法
2.3 局部保留投影
2.4 TrAdaBoost算法
2.5 迁移鉴别分析(TDA)
2.6 本章小结
第三章 基于投影变换迁移的特征提取方法
3.1 基于投影向量正交的特征提取算法
3.2 基于样本集正交的特征提取算法
3.3 本章小结
第四章 基于示例迁移的特征提取方法
4.1 单任务分解为多任务识别的特征提取算法
4.2 基于样本集重构的特征提取算法
4.3 本章小结
第五章 实验结果及分析
5.1实验软硬件环境和数据库介绍
5.2基于投影变换迁移的特征提取方法的实验结果与分析
5.3基于示例迁移的特征提取方法的实验结果与分析
5.4本章小结
结束语
致谢
参考文献
攻读硕士学位期间发表的论文