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[期刊论文] 作者：赖茂生,肖燕珊,
来源：数字图书馆论坛 年份：2008
文章梳理了我国政府信息公开制度的发展过程。详细阐述了《中华人民共和国政府信息公开条例》中有关政府信息公开的目的、原则、责任主体、公开范围、公开程序、相关责任和救...
[期刊论文] 作者：尹子健,肖燕珊,刘波,
来源：计算机科学与应用 年份：2020
在实际中,某些数据中包含许多特权信息,可用于训练分类器,从而提高分类性能。例如,在图像分类中,标签用于描述图像,这些标签可视为特权信息,特权信息与图像互补,可以用于学习...
[期刊论文] 作者：肖燕珊,梁飞,刘波,,
来源：计算机应用研究 年份：2021
作为监督学习的一种变体,多示例学习(MIL)试图从包中的示例中学习分类器。在多示例学习中,标签与包相关联,而不是与单个示例相关联。包的标签是已知的,示例的标签是未知的。MIL可以解决标记模糊问题,但要解决带有弱标签的问题并不容易。对于弱标签问题,包和示例......
[期刊论文] 作者：谭建平,刘波,肖燕珊,
来源：无线互联科技 年份：2016
随着互联网的快速发展,文本信息量巨大,大规模的文本处理已经成为一个挑战。文本处理的一个重要技术便是分类,基于SVM的传统文本分类算法已经无法满足快速的文本增长分类。于...
[期刊论文] 作者：曾博,肖燕珊,刘波,
来源：计算机科学与应用 年份：2021
多视角学习是以不同方法获得的特征集表示的数据中学习的问题,其中双视角学习是一种仅由双视角数据组成的多视角学习。由于多视角学习可能会忽略一些多视角数据的原始信息,这...
[期刊论文] 作者：刘波,郝志峰,肖燕珊,,
来源：模式识别与人工智能 年份：2008
在基于支持向量机的多分类算法中,一对一算法表现出较好的性能.然而此算法却存在不可分区域,落入该区域的样本不能有效被识别,因此影响了一对一算法的性能.为解决这个难题,提...
[期刊论文] 作者：汪槐沛,肖燕珊,刘波,
来源：计算机科学与应用 年份：2020
标签比例学习问题是一项仅使用样本标签比例信息去构建分类模型的挖掘任务,由于训练样本不充分,现有方法将该问题视为单一任务,在文本分类中的表现并不理想。考虑到迁移学习...
[期刊论文] 作者：黎启祥,肖燕珊,郝志峰,阮奕邦,
来源：广东工业大学学报 年份：2018
在多示例学习中,当训练样本数量不充足或者训练样本中存在噪声信息时,分类器的分类性能将降低.针对该问题,本文提出了一种基于抗噪声的多任务多示例学习算法.一方面,针对训练...
[期刊论文] 作者：李杨,郝志峰,肖燕珊,袁淦钊,谢光强,,
来源：小型微型计算机系统 年份：2013
近年来隐私保护下的数据挖掘发展迅速,但应用广泛的数据可视化中的隐私保护问题则成果鲜见,差分隐私保护是一种新兴的具有广阔发展前景的隐私保护方法,目前,差分隐私保护下的...
[期刊论文] 作者：李杰龙,肖燕珊,郝志峰,阮奕邦,张丽阳,,
来源：计算机工程与设计 年份：2016
针对近年出现的多示例多标签学习,把主动学习应用到其框架上,提出一种基于支持向量机最小分类距离的多示例多标签主动学习方法。引入支持向量机的最小分类距离,提出分类器对...
[期刊论文] 作者：张丽阳,郝志峰,肖燕珊,阮奕邦,李杰龙,,
来源：计算机工程与设计 年份：2016
为降低多示例学习中噪声示例对分类结果的影响,提出赋予包示例不同的权值,不断更新分类器,调整权值,提高分类精度。在传统的多示例学习中,训练集由若干个包组成,每个包包含若干个示例,包示例标签未知。受获取数据的环境和传输过程等不确定因素的影响,现实世界的......
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