【摘 要】
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在多示例学习（Multi-instance learning，MIL)中，核心示例对于包类别的预测具有重要作用。若两个示例周围分布不同数量的同类示例，则这两个示例的代表程度不同。为了从包中选出最
【机 构】
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安徽广播电视大学安徽继续教育网络园区管理中心,合肥师范学院计算机科学与技术系,安徽大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（61503116)资助项目；安徽省教育厅自然科学基金重点（KJ2014A081)资助项目；安徽省级优秀青年基金重点（2013SQRL097ZD)资助项目；安徽省自然科学基金（1408085QF108)资助项目
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在多示例学习（Multi-instance learning，MIL)中，核心示例对于包类别的预测具有重要作用。若两个示例周围分布不同数量的同类示例，则这两个示例的代表程度不同。为了从包中选出最具有代表性的示例组成核心示例集，提高分类精度，本文提出多示例学习的示例层次覆盖算法（Mulimstance learning with instance_level covering algorithm，MILICA)。该算法首先利用最大Hausdorff距离和覆盖算法构建初始核心示例集，然后通过覆盖算法和反验证获
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