【摘 要】
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针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩
【机 构】
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西南石油大学计算机科学学院,西南石油大学人工智能研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61902328),四川省科技厅应用基础研究(2019YJ0314),四川省青年科技创新研究团队项目(2019JDTD0017),四川省大学生创新创业训练计划(S20190615090),西南石油大学本科课程教学改革研究项目(X2018KZ077)
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针对现有标签分布学习(Label Distribution Learning,LDL)算法较少考虑标签间关联性的问题,提出一种融合结构化标签依赖性的LDL算法.算法分为扩展、学习和恢复三个阶段:在扩展阶段,结合成对标签之间的关联性,构建结构化标签依赖性;在学习阶段,结合该依赖性,构建学习框架;在恢复阶段,利用最小二乘法求解超定方程组以预测标签分布.与七种常用的标签分布学习算法相比,在八个开放数据集上进行实验,提出的算法在Euclidean距离、Sørensen距离、Squardχ2距离、Kull
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