【摘 要】
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针对时域空间动态样本模式分类和标记信息的有效利用问题,提出了一种基于多示例学习的动态样本半监督聚类算法。根据时间信号的结构关系和模态特征,建立动态样本的多示例信息
【机 构】
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东北石油大学计算机与信息技术学院,山东科技大学信息科学与工程学院,中国石油大庆油田化工有限责任公司东昊分公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170132),中国石油科技创新基金项目(2010D-5006-0302)
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针对时域空间动态样本模式分类和标记信息的有效利用问题,提出了一种基于多示例学习的动态样本半监督聚类算法。根据时间信号的结构关系和模态特征,建立动态样本的多示例信息表示模型;通过定义一种可度量时变函数样本包间近似度的广义Hausdorff距离和基于近邻传播的聚类原则,构建多示例动态样本包的半监督聚类算法。算法利用样本包的类别先验知识构建样本集初始划分种子簇并探索样本的分布特征,采用基于广义Hausdorff距离的近邻传播策略调整样本包聚类,突出动态指标局部模态变化特征在样本分类中的差异性。以油田地质研究中测
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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