随着现代社会不断发展,人工智能的应用场景和遇到的现实问题越来越复杂,获取具有充分标注的数据集的代价越来越昂贵,这使得传统有监督机器学习算法的应用难度不断提高。域适应作为迁移学习的重要分支,是近年来广受关注的一种机器学习方法,当目标域数据集标签不足时,可以借助相似但不同的有标签源域数据训练分类器,并对目标域分类。此外,在实际生活中,还存在另一种更常见且更具挑战性的情况,即源域和目标域特征空间不一致造成的异构域适应问题。针对上文提到的异构域适应问题,本文主要进行以下方面的研究:（1）对于异构域适应分类问题,我们考虑在两域联合训练的基础上,进一步扩大类间差异,提出基于领域不变性和类别差异性的异构域适应算法。首先,针对源域和目标域分别学习映射矩阵,将两域数据映射至共享子空间,并对映射矩阵进行联合优化;其次,利用最大均值差异距离对两域数据进行分布适配;之后,引入斥力项进一步扩大类间差异,方便后续映射矩阵和分类器的训练;最后,进行结构一致性约束和特征选择,完成整体优化目标的构建,并对目标域样本进行标签预测。（2）经分析发现,已有算法大多忽略了目标域标记数据的应用。因此我们将研究重点转向目标域数据的少量标签,并提出了基于目标数据分布的异构域适应算法。首先,利用最大均值差异距离对源域和目标域进行分布适配,并学习映射矩阵;之后,进一步借助最大均值差异距离,对源域及目标域内有标签部分,和目标域中无标签部分进行分布适配,利用目标域自身特征优化映射矩阵,并拉近两域的差异;最后,控制映射矩阵参数复杂度,构建整体优化目标,进行目标域分类预测。本文分别在Office-31视觉迁移数据集、Caltech-256对象识别数据集和多语言路透社收集数据集上进行多组对比实验,分析所提算法性能,并与现有优质算法进行比较,验证了算法的有效性。