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人工智能与机器识别技术的发展加快了社会的进步,传统机器学习的方法并不适用于所有的环境,这就要求目标识别算法能够在半监督或无监督情况下进行训练。本文提出基于结构化联合分布适配的无监督大样本跨领域目标识别算法模型。为实现无监督少样本条件下的跨领域目标识别提供新的思路与方法。
无监督条件下跨领域目标识别关键技术研究
【摘 要】
：
人工智能与机器识别技术的发展加快了社会的进步,传统机器学习的方法并不适用于所有的环境,这就要求目标识别算法能够在半监督或无监督情况下进行训练。本文提出基于结构化联合分布适配的无监督大样本跨领域目标识别算法模型。为实现无监督少样本条件下的跨领域目标识别提供新的思路与方法。
【机 构】
：
黑龙江省科学院智能制造研究所,黑龙江省科学院高技术研究院
【出 处】
：
自动化技术与应用
【发表日期】
：
2019年11期
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