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对原有的正则化本体模型加以改进，分别从再生核希尔伯特空间及线性空间 Rm出发，得到有噪或半监督学习框架下的新正则化求解模型，将计算模型的注意力集中到假设空间的设置上。实验表明，新算法对特定的应用领域具有较高的效率。
有噪条件下基于正则化模型的本体学习算法
【摘 要】
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对原有的正则化本体模型加以改进，分别从再生核希尔伯特空间及线性空间 Rm出发，得到有噪或半监督学习框架下的新正则化求解模型，将计算模型的注意力集中到假设空间的设置上。实
【机 构】
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江苏理工学院计算机工程学院,云南师范大学信息学院
【出 处】
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西北师范大学学报：自然科学版
【发表日期】
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2014年6期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61142007）,江苏省高校自然科学研究项目（10KJD520002）
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