【摘 要】
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针对标签传播算法中存在的问题,将超松弛迭代引入标签传播算法,解决标签序列的优化问题,提出基于超松弛迭代的标签传播算法(ORLP).该算法使用正负标签的方式标记已知样本,通
【机 构】
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蚌埠学院计算机科学与技术系,安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(No.41001292);安徽省自然科学基金项目(No.11040606M151);蚌埠学院自然科学基金项目(No.2014ZR26)资助~~
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针对标签传播算法中存在的问题,将超松弛迭代引入标签传播算法,解决标签序列的优化问题,提出基于超松弛迭代的标签传播算法(ORLP).该算法使用正负标签的方式标记已知样本,通过在近邻点间学习分类的方式预测未知样本的标签信息,同时在每次迭代时都能较好地保留初始标记点的标签信息,以指导下一次的标签传递过程.基于超松弛迭代推导ORLP的标签传播公式,同时证明标签序列的收敛性,得到标签序列的收敛解.实验表明,ORLP具有较高的分类准确率和较快的收敛速度.
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