基于子空间学习的领域自适应方法研究

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第一章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 论文主要研究内容与章节安排

第二章 领域自适应及不平衡数据分类理论概述

2.1引言

2.2领域自适应概述

2.3不平衡数据分类理论概述

2.4本章小结

第三章 基于嵌入子空间稀疏重构的领域自适应

3.1引言

3.2隐稀疏领域迁移学习（LSDT）

3.3基于嵌入子空间稀疏重构的领域自适应方法（SRES）

3.4实验结果与分析

3.5本章小结

第四章 基于判别子空间的类重构领域自适应

4.1 引言

4.2 基于低秩稀疏表达的判别迁移子空间学习（LRSR）

4.3 基于判别子空间的类重构领域自适应（CRDS）

4.4 实验结果与分析

4.5 本章小结

第五章 面向不平衡数据分类的孪生支持向量机

5.1引言

5.2孪生支持向量机（TWSVM）

5.3类间判别孪生支持向量机（BDTSVM）

5.4实验结果与分析

5.5本章小结

第六章 总结与展望

6.1全文总结

6.2未来展望

参考文献

致谢

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