【摘 要】
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针对现有的威胁感知算法对样本标注代价较大,并且在训练分类器时只使用已标注的威胁样本,提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法.该算法旨在通过降低标注威胁样本的代
【机 构】
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南京南瑞集团公司/国网电力科学研究院
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针对现有的威胁感知算法对样本标注代价较大,并且在训练分类器时只使用已标注的威胁样本,提出了一种基于图约束和预聚类的主动学习算法.该算法旨在通过降低标注威胁样本的代价,并且充分利用未标注的威胁样本对训练分类器的辅助作用,训练出更好的分类器以有效地感知威胁情景.该算法用已标注的威胁样本集合训练分类器,从未标注的威胁样本集中挑选出最有价值的威胁样本,并对其进行标注,再将标注后的威胁样本加入已标注的样本集中,同时删去原来未标注样本集中的此样本,最后用新的已标注的威胁样本集重新训练分类器,直到满足循环条件终止.仿真
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