In the need of some real applications, such as text categorization and image classification, the multi-label learning gr......

Linux内核提供了灵活的内核配置项机制,便于针对不同的应用场景进行个性化定制.但内核配置项的数量巨大且增长快速,配置项的默认值......

节点分类被广泛应用于社交网络等网络数据处理之中,为了进行节点分类研究,考虑使用生成对抗网络GAN来得到节点表示,从而得到良好的......

蜕变测试技术被广泛应用于不同软件测试领域，但在实际应用中也遇到一些问题——缺少实用的蜕变关系构造方法，本文提出一种新的方法，使......

针对现有多标签数据集转换方法无法有效利用标签间的语义相关性和共现性知识,以及转换得到的数据集相对于问题规模偏小等问题,提出......

为克服ML-KNN在分类效率方面的局限性，提出了一种基于KNN的快速多标签数据分类算法FKMC，利用待分类实例的七个最近邻的局部信息进行......

在多标签新闻分类问题中,针对传统分类器链算法难以确定标签依赖顺序、集成模型运行效率低和无法应用复杂模型作为基分类器的问题,......

分类是数据挖掘领域研究中的核心技术之一。得到一个性能良好的分类器需要大量的训练样本,而对样本进行标记是一个十分消耗资源的......

提出了一种基于超椭球的兼类样本类增量学习算法。对兼有同一类别的样本,在特征空间构建一个能包围该类尽可能多样本的最小超椭球,......

由于传统的概念漂移检测研究主要针对单标签数据流,对现实中常见的多标签数据流却缺乏足够的关注,多标签数据流概念漂移检测问题有......

针对现有技术难以并行实现舌象多标签的高效分类和识别,难以利用标签间的相关性进行综合分析等问题,提出了一种基于多任务卷积神经......

介绍了以ARM9为核心处理器的嵌入式平台的多标签多协议RFID读写器的设计原理与方法,给出了系统具体的硬件和软件设计方案和实现方......

在多标记研究中，对于标记间相关性的利用已经越来越广泛，从而标记关系的展示就很有必要。相对以往的研究而言，由于多标记数据的高维特......

罪名预测是智慧司法领域中的一项重要研究内容,其旨在依据犯罪事实自动预测出犯罪主体触犯的罪名。犯罪事实是案件的真实客观描述,......

提出了一种考虑标记间依赖关系的多标记分类算法.首先依据RAk EL算法将标记集合划分为若干子集,然后在子集内部应用概率分类器链算......

针对移动通信基站选型的问题,提出基于多标签分类技术移动通信基站选型的一种新方法。引入多标签分类技术中的BR方法,基于基站建设......

文中探究了弹幕信息协助下的视频多标签分类任务。多标签视频分类任务根据视频内容从不同角度赋予视频多个标签,与视频推荐等应用......

多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况。将覆盖算法推广到多标......

光场相机目前已广泛应用于消费领域和工业应用领域,利用光场相机对目标物进行深度重建成为了一项重要的研究课题。在实际研究过程......

随着数据采集设备与建模技术的进步,如何高效地对三维模型进行分析与检索,成为目前几何处理领域的研究热点。当前,有许多工作都集......

已有标记分布学习(LDL)算法在一定程度上破坏不同标记间的关联性及标记分布的整体结构,同时,大多仅以提升标记分布的预测性能为目......

由于卷积神经网络在训练前就需要确定分类个数,所以用一个卷积神经网络模型能为文章添加的标签总个数是确定的不能改变的,而使用多......

多标记分类器链中标记的预测顺序具有随机性,导致学习性能下降,容易造成错误信息的传递.考虑到标记的顺序性,文中提出基于多标记重......