搜索结果: 1-12 共查到“计算机科学技术 半监督学习”相关记录12条 . 查询时间(0.423 秒)
基于隐含信息的半监督学习方法研究
半监督学习 肺音 隐含信息
2015/5/14
研究了基于隐含信息的半监督学习方法,并将该方法应用于支持向量机和随机森林模型。利用UCI数据库中的数据验证了基于此方法的支持向量机和随机森林的精度。在此基础上,将此种方法应用于肺音识别领域,利用实际的肺音数据对此方法处理实际问题的效果进行了验证,同时实验分析了无标记样本的数量以及质量对此方法的影响。
稀疏特征空间嵌入正则化:鲁棒的半监督学习框架
基于图的半监督学习 稀疏表示 最近特征空间嵌入 正则化
2013/8/28
在机器学习领域,半监督学习作为一种有力工具吸引了越来越多的关注,其利用少量带标签数据和大量无标签数据进行有效学习,其中基于图的半监督学习方法因其优雅的数学形式和良好的学习性能而引起更广泛的研究.针对现有基于图的半监督学习方法所存在的模型参数敏感和数据判别信息不充分等问题,提出一种稀疏特征空间嵌入正则化(Sparse Feature Space embedding Regularization,SF...
哈希图半监督学习方法及其在图像分割中的应用
哈希图半监督学习 图半监督学习 局部敏感的哈希函数 图像分割
2010/11/30
图半监督学习(Graph based semi-supervised learning, GSL)方法需要花费大量时间构造一个近邻图, 速度比较慢. 本文提出了一种哈希图半监督学习(Hash graph based semi-supervised learning, HGSL)方法, 该方法通过局部敏感的哈希函数进行近邻搜索, 可以有效降低图半监督学习方法所需的构图时间. 图像分割实验表明, 该方...
针对链接挖掘中网络的结构难以预测这个难点问题，提出了一个关于链接预测的新型半监督学习方法——基于快速共轭梯度方法和链接相似性传递增殖原理的链接预测算法，利用节点相似性等辅助信息去预测未知结构。该算法利用张量的形式去表示多维的复杂的多关系数据，利用克罗内克积与克罗内克和去计算张量之间的相似性，利用向量特技方法降低了算法的时间和空间复杂度。在社会网络和生物信息网络等环境下，通过实验验证了算法的有效性和...
基于半监督学习的K-均值聚类算法研究
半监督聚类 改进的K-均值算法 动态管理种群的粒子群算法
2010/3/1
定义了一个欧氏距离和监督信息相混合的新的最近邻计算函数,从而将K-均值算法很好地应用于半监督聚类问题。针对K-均值算法初始质心敏感的缺陷,用粒子群算法的搜索空间模拟聚类的欧氏空间,迭代搜索找到较优的聚类质心，同时提出动态管理种群的策略以提高粒子群算法搜索效率。算法在UCI的多个数据集上测试都得到了较好的聚类准确率。
针对中文组织机构名识别中的标注语料匮乏问题，提出了一种基于协同训练机制的组织机构名识别方法。该算法利用Tri-training学习方式将基于条件随机场的分类器、基于支持向量机的分类器和基于记忆学习方法的分类器组合成一个分类体系，并依据最优效用选择策略进行新加入样本的选择。在大规模真实语料上与co-training方法进行了比较实验，实验结果表明，此方法能有效利用大量未标注语料提高算法的泛化能力。
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使用半监督学习方法中的自训练、协同训练方法,利用少量已标注样本和大量未标注样本来完成蛋白质关系抽取的任务.首先使用基于词特征的SVM(support vector machine)模型进行自训练,然后使用基于词特征的SVM模型和基于依存树特征的SVM模型进行协同训练.通过对4个语料的实验,验证了自训练及协同训练方法在蛋白质关系抽取领域中的应用效果.相比于自训练,协同训练可以通过两个相对独立的视图相...
基于半监督学习的眉毛图像分割方法
半监督学习 图像分割 眉毛识别
2009/9/30
眉毛图像的分割，由于受到毛发、姿势及个体差异的影响，是一个非常困难的问题。提出了一种利用半监督学习技术进行彩色眉毛图像分割的方法，首先通过手工在眉毛图像上简单画上几条线标注部分眉毛点和非眉毛点，然后利用半监督学习技术完成眉毛图像分割并从中提取纯眉毛图像，最后通过实验说明该方法具有非常好的分割效果，可用于眉毛识别的前期预处理。
半监督学习机制下的说话人辨认算法
半监督学习 复合高斯混合模型 EM算法
2009/8/20
针对说话人辨认中训练语音有限时系统泛化能力差的问题，提出一种基于半监督学习的复合高斯混合模型算法。通过复合高斯混合模型对所有说话人的特征分布统一建模，基于半监督学习机制下的EM算法对学习样本进行学习。实验证明，该算法能够充分利用未标记样本对系统进行有效的自适应更新，改善系统的性能，获得比传统高斯混合模型更高的识别率，提高系统的泛化能力。
基于核策略的半监督学习方法
半监督学习 核 度量 分类
2009/8/20
通过扩展核一致性方法，提出基于核策略的半监督学习算法GCM，研究5种不同度量方法中参数与算法性能的关系，对使用不同度量的GCM算法的性能进行比较。实验结果表明，使用指数度量的GCM算法的性能最优，而使用欧几里得度量的GCM算法的性能最差。不同度量中的参数取值对算法的性能具有一定的影响。
基于半监督学习的网络流量分类
半监督学习 模糊C均值 入侵检测
2009/8/19
利用攻击在网络通信中独特的流特征，给出一个可以适应已知和未知攻击的半监督分类方法。在训练分类器中，提出使用加权采样技术得到训练流，同时采用顺序前向选择算法得到最佳的特征子集。使用KDD CUP1999性能评估数据，可以得到较高的流和字节分类准确度。
基于半监督学习的行为建模与异常检测
2007/11/1
Li HP, Hu ZY, Wu YH, Wu FC. Behavior modeling and abnormality detection based on semi-supervised learning method.
Journal of Software, 2007,18(3):527-537.DOI:
10.1360/jos180527 http://www.jos.o...