随着市场经济与科学技术的迅速发展,在人工智能的强大引擎驱动下,井喷式的出现了大量的机器学习应用场景。而监督学习表现良好则需要大量的有标签的标注数据,该任务开销庞大且繁琐无聊,故迁移学习在智能时代受到越来越多的关注。在迁移学习的相关技术中,多源领域自适应是重要的关键技术之一。多源领域自适应研究如何通过利用多个源领域知识学习目标领域,加强领域自适应能力,缓解了负向迁移。近年来,得益于人工智能和计算机视觉的迅速发展,多源领域自适应关于图像分类技术等也取得了一定成果。可是,仍然有许多难点未被攻克,比如各个源领域之间的特征选择和关系匹配技术,多个源领域与目标领域之间的特征自适应和关系匹配算法,以及多源领域自适应在计算机视觉方面等应用。因此,对多源领域自适应方法的深入研究,研发新的多源领域自适应算法,探索新的多源领域自适应应用技术具有重大意义。基于上述研究背景,本论文围绕多源领域自适应技术展开研究。通过分析国内外多源领域自适应研究现状,针对多源领域自适应方法研究的难点,提出了新的多源领域自适应技术方法与应用方案。取得了以下成果:（1）本论文研究了多源领域自适应的相关算法和理论方法,对现有的算法进行了系统整理和分类。回顾了多源领域自适应每个类别的当前研究工作,并给出标准化描述和示意图。（2）本论文提出一种基于关系的多源领域自适应方法。利用循环和对偶思想,关联各个领域。把源域和目标域的数据通过某种相似性关联起来。即将一个域的数据通过嵌入空间的内积形式转到另一个域上,然后再把它转回来,形成一个循环。该方法在使用少量资源的情况下,获得了较佳的领域自适应效果。（3）本论文提出一种基于对抗的子领域特征对齐域自适应方法。使用生成对抗网络的方式各个领域共享通用特征提取器,然后该域依据一些条件（比如类别标签）,将源领域之间先对齐,相似的样本划分到同一个子领域,缩小多源之间的类内距离,增大类间距离。该方法在实验中取得了准确度较高的结果。（4）本论文提出一种基于司法案件随案风险排查与分类的多源领域自适应模型。对A市的各个法院进行多源领域自适应司法应用。通过数据迁移和模型微调,在已有的数据基础上,多源领域自适应司法应用取得较好的效果。