【摘 要】
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多标记学习考虑单个样例与多个类别标记相关联的情况,类别不平衡主要研究样本不均衡带给算法的影响,两者均是当前机器学习研究领域的热点。在多标记数据集中普遍存在类别不平
【基金项目】
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国家自然科学基金(61305058,61572242);中国博士后特别资助计划项目(2015T80481);中国博士后科学基金(2013M540404);江苏省自然科学基金(BK20130471);江苏省博士后基金(1401037B)
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多标记学习考虑单个样例与多个类别标记相关联的情况,类别不平衡主要研究样本不均衡带给算法的影响,两者均是当前机器学习研究领域的热点。在多标记数据集中普遍存在类别不平衡现象,虽然目前已经提出了大量的多标记学习,但对于数据集的内在特点却鲜有研究。针对这一问题,提出了一种基于粒子群的多标记阈值自适应极限学习机算法(MLTA-ELM)。该算法充分结合了极限学习机学习速度快、泛化性能好的优点及类别不平衡学习中的阈值自适应选择策略。首先利用极限学习机构建一个单隐层前馈神经网络模型,其次利用该模型实现多标记初步预测,然后
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技