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为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(semi-supervised learning,SSL)和分支定界的思想引入到支持向量机(support vector machine,SVM)分类算法中。通过半监督学习的思想,使用大量未标记的样本来改善学习性能,