直推式学习相关论文
传统的有监督图像识别已经时候一个很成熟的领域,在很多场景下已经有可以匹敌人类鉴别能力甚至超过人类的水平。然而有监督的图像......
随着计算机网络、数据库、多媒体等技术的飞速发展和日益普及，因特网上的可用信息以惊人的速度增加，仅Google搜索引擎能索引到的网页......
近年来,随着群体智能[1][2]算法在数据处理分析问题上表现出来的巨大潜力,大批的研究人员投身于其中进行研究。但是这类的群体智能......
在这个信息爆炸的时代，信息检索系统的出现无疑给人们在因特网上寻找自己感兴趣的内容提供了莫大的帮助。对于系统返回的大量文档来......
随着Internet的飞速发展,网上的信息资源空前的丰富。人们迫切需要拥有能够从中快速、有效地发现资源和知识的工具,提高在WEB上检......
针对直推式支持向量机中若标注错误导致错误传递及训练速度慢的问题,提出一种协同标注的直推式支持向量机算法,该算法按照一定策略......
针对半监督学习中渐进直推支持向量机(PTSVM)算法每次标注的样本数太少、训练速度慢、回溯式学习多、学习性能不稳定的问题,提出一......
直推式支持向量机（Transductive Support Vector Machine，TSVM）是标准的支持向量机算法在半监督学习问题上的一种扩展，但已有的TSVM算......
针对直推式支持向量机中标记速度与标注精度之间的矛盾,提出一种信息反馈的半监督支持向量机算法,该算法利用上轮标注数量、重置次......
针对直推式支持向量机（TSVM）学习模型求解难度大的问题，提出了一种基于k均值聚类的直推式支持向量机学习算法——TSVMKMC。该算法利用......
网络故障的及时诊断能够保证日常工作、学习和生活能够正常进行,传统的基于监督式学习的诊断方法依赖于大量具有鉴别意义的样本,这......
针对少量样本已标记和大量样本未标记的多分类问题,提出了一种新颖的基于多主体系统的直推学习方法。该方法将以Agent表示的样本点......
基于支持向量机的直推式学习是统计学习理论中一个较新的研究领域。较之传统的归纳式学习方法而言,直推式学习往往更具有普遍性和......
态度挖掘是近年来文本挖掘领域的热点课题之一,旨在发现文本中作者的主观态度倾向,为基于舆情的决策过程提供支持。目前已有的态度......
提出基于人工鱼群优化的直推式支持向量机分类算法。该算法使直推式学习思想的优势得到充分的展现,在部分UCI标准数据集和20-Newgr......
生物信息学的一个重要目的是帮助人类深入地认识疾病的过程、遗传特性和潜在的治疗方法。然而,发现致病基因往往是一项复杂而艰巨......
针对训练集中出现未知网络应用样本的识别问题,提出一种基于改进的直推式支持向量机的未知网络应用识别算法,引入增类损失函数刻画......
针对故障诊断领域存在的不考虑误诊断代价以及提出泛化能力强的诊断规则难等问题,提出了一种代价敏感直推式学习故障诊断方法。基......
针对采用马氏距离进行直推式学习的一类分类椭球学习机,在训练样本点较少而待分类样本点较多的情况中出现的处理较大规模数据集时......
多视角拍摄条件下获取到含有同一刚性或静态目标多幅图像后,快速准确地在所有图像中分割出该目标是一个尚未被关注的问题。该文首......
针对一类分类马氏椭球学习机当训练样本点比较少而待分类的样本点比较多时,分类精度不高,系统适应性不强的问题,提出直推式一类分......
蛋白质几乎参与了细胞生命活动的全程,在其中扮演重要的角色。蛋白质组学收集整合了蛋白质相互作用及其在网络中不同层次的信息来......
针对直推式支持向量机（TSVM）需要遍历所有无标签样本花费时间长的缺点,提出一种基于改进k-近邻法的直推式支持向量机学习算法——k2T......
针对渐进直推式支持向量机（Progressive Transductive Support Vector Machines，PTSVM）算法训练速度慢，学习性能不稳定的问题，提出一种......
针对直推式支持向量机错误累积及获取无标记样本空间信息慢的问题,结合Tri-training算法、KKT条件及富信息策略提出一种基于Tri-tr......
随着互联网技术的发展以及网络使用的普及，多媒体信息尤其是图像和视觉信息由于其丰富多彩的信息，已经成为了信息检索的重要内容，其中......
针对渐进直推式支持向量机（Progressive transductive support vector machines，PTSVM）算法回溯式学习多，训练速度慢，学习性能不稳定的......
企业信用评估是银行贷款业务经营的核心问题,评估结果对银行制定决策和获取利益具有重大意义。信用评估的可靠性、安全性和健全程......
学位
计算蛋白质组学作为蛋白质结构,动力学和功能的基因组建模方式的出现是生物信息学解决方案的基石。许多许多物种的高通量实验数据......
支持向量机(support vector machine)是近年来在统计学习理论的基础上发展起来的一种新的模式识别方法,在解决小样本、非线性及高......
随着信息技术的飞速发展,在信息收集和处理的过程中,人们面临的各种数据信息规模越来越大,构成也越来越复杂,这使得机器学习日益受......
社交网络的蓬勃发展丰富了人与人之间的社交关系,推特作为一种主流的社交工具,蕴含着海量活跃账号以及这些账号发表的推文。对推特......
在基于内容的图像检索中,图像标记具有十分重要的作用.由于为图像加标注代价昂贵,研究者通过利用大量的未标记数据来提高分类性能,......
多标记学习源于对文本分类问题的研究，现如今已成为国际机器学习领域一个重要的研究热点，现实生活中很多学习问题可看作多标记分类问......
本文研究支持向量机方法及其在机载毫米波雷达目标识别中的应用。首先阐述了本文的研究背景,回顾了雷达目标识别的基本研究内容与......
随着多媒体技术和计算机网络技术的发展,人们接触到的图像数据迅速增长。面对海量图像资源,基于内容图像检索(Content Based Image......
