【摘 要】
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在标记数据不足的情况下,半监督支持向量机(S3VM)可以有效利用标记数据和未标记数据提高模型性能。针对传统模拟退火S3VM方法在低温时容易陷入局部最优的问题,提出将耦合模拟
【机 构】
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武汉理工大学计算机科学与技术学院,湖南科技大学计算机科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61772249、61876062),国家社会科学基金项目(15BGL048),湖北省自然科学基金计划重点基金项目(创新群体)(2017CFA012)
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在标记数据不足的情况下,半监督支持向量机(S3VM)可以有效利用标记数据和未标记数据提高模型性能。针对传统模拟退火S3VM方法在低温时容易陷入局部最优的问题,提出将耦合模拟退火用于半监督支持向量机的超参数选取,即CSAS3VM方法,并应用到信用预测中。在爬取的企业信用和UCI的个人信用两种数据集上与7种已有的方法进行对比实验,精度和F-1值两项指标的实验结果表明,提出的CSAS3VM方法明显优于模拟退火半监督支持向量机和其它传统方法,并且在5组包含均衡和不均衡的数据集上表现稳定。
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