【摘 要】
：
Multi-label learning aims at predicting a proper label set for each unseen instance.Each instance in the dataset is associated with a set of predefined labels.Multi-label learning approaches frequentl
【机 构】
：
Department of Computer Science, Zhejiang Normal University, Jinhua 321004, China
【出 处】
：
2011年全国理论计算机科学学术年会
论文部分内容阅读
Multi-label learning aims at predicting a proper label set for each unseen instance.Each instance in the dataset is associated with a set of predefined labels.Multi-label learning approaches frequently used choose identical feature set to determine the instances membership of each label.
其他文献
Many complex networks exhibit a scale-free,power-law distribution of vertex degrees.This common feature is a consequence of two generic mechanisms relating to the formation of real networks: (i) netwo
首先,提出了基于可能性测度的可能的Kripke 结构的概念,建立了以可能的Kripke 结构为模型的模型检测系统.其次,讨论了可能的Kripke 结构的可能性测度理论,给出了可能的Kripke 结构满足不同的线性时序逻辑(LTL)公式的可能性测度表示.
针对复杂软件系统的需求信息难以表达和沟通的问题,提出了一种用动画方式描述需求行为模型的可视化方法.该方法基于行为描述语言(BDL,Behavior Description Language)所表述的系统行为序列,在保证该BDL 语句语法正确的基础上建立行为模型,通过设置动画元素(如主客体)等的相关内容,以及原子行为和其动画原语的关联实现需求行为模型的可视化.
可信云存储采用用户本地前端数据加密来保证用户数据在网络传输和云端存储的安全性.可信云存储环境下,数据拥有者授权用户访问数据的落脚点是数据密钥的授权共享,同时为了实现对不同用户执行选择性的数据授权访问,则不同的数据需要采用不同的密钥加密,从而随着系统数据量的增长而使用户承受巨大的密钥安全传输和存储等负担.
一个概念由一个属性子集所决定,从而一个布尔函数刻画一个概念.具有给定性质 的布尔函数形成一个函数类,判定函数 是否具有性质 即为判定 是否在中.对函数 的性质测试通常是对中函数进行取样,重构一个近似函数,以所具有的性质近似刻画 的性质.
In recent years,more and more people,especially young people,begin to use credit card with the changing of consumption concept in China so that the business on credit cards is growing fast.Therefore,i
大多数非均衡数据集的研究集中于纯重构数据集或者纯代价敏感学习,针对数据集类分布非均衡和不相等误分类代价往往同时发生这一事实,提出一种以最小误分类代价为目标的基于混合重取样的代价敏感学习算法,该算法将二种不同类型解决方案有机地融合在一起,先用样本类空间重构的方法使原始数据集的两类数据达到基本均衡,然后再引入代价敏感学习算法进行分类,能提高少数类分类精度,同时有效降低总的误分类代价,实验结果验证了该算
FSCOM集是一种带有三种否定关系:矛盾否定关系、对立否定关系和中介否定关系的模糊集.本文在FSCOM中提出l–中介否定概念,定义了l–区间函数,使得传统模糊集的最大隶属度原则能适用于FSCOM集,并由此给出一种基于FSCOM的模糊综合评判方法以及在灾害损失等级划分实例中的应用.
In the agricultural science,S growth model is the very important nonlinear model,and the parameter estimation plays a critical role in the application and development of S growth model.A modified part
A bipartite graph model has been developed which is more effective to generate recommendations and can be used in systems with sparse transaction data.The model was refined to a two-layer graph model,