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目前大多的域自適應算法在源域與目標域具有相同類別的場景下，利用標簽豐富的源堿信息對標簽稀少且分布相似的目標堿數據進行遷移學習，取得了很多成果。然而，由于現實場景的復雜性和開放性，源域和目標域在類別空間上不盡相同，往往會各自包含一些類別未知且超出現有類別設定的樣本。對于這樣具有挑戰性的開放集場景，傳統的域自適應算法將無能為力。為了有效解決上述問題，提出一種面向開放集的模糊域自適應算法。該算法引用了不確定性的模糊化，計算目標堿樣本的模糊隸屬度來學習源堿特征到目標域特征空間的線性映射，通過迭代逐步將源域與目標域轉化在冋一特征空間下。通過對無監督和半監督的圖像遷移任務的大量實驗，驗證了該算法對于開放集場景下圖像分類的有效性。
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