半监督算法相关论文
如今随着生活和工作的压力增大,人们越发关注自己的身心健康状况。人体行为识别在生活中占据着重要位置,在医疗,健康,娱乐,监控方......
针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网......
为推动洁净煤技术在煤炭行业的发展,煤矸石分拣成为提升煤质的重要手段,而煤矸石目标检测是煤矸石分拣的关键,该步骤的定位与类别......
近些年来，脑机接口(Brain-Computer Interface, BCI)技术得到了迅速的发展。它能够通过人机交互的方式，实现用户的大脑直接对外接设......
随着互联网的不断发展,每天在网页上都会产生海量的非结构化文本,这些文本中包含着很多有价值的信息与知识。开放式关系抽取的主要......
随着科学技术的发展，在很多领域，在数据处理上出现了维数灾难，大量的高维数据使得计算机在数据处理上变得复杂，包括机器学习，数据处理，模......
互联网时代的到来,网络上产生了大量的产品评价信息,这些产品评价信息不仅能够为产品的潜在购买者提供有价值的参考信息,而且这些......
复杂网络中社区结构的检测对理解网络功能有着十分重要的意义，被广泛用于恐怖组织识别、社交网络分析等实际问题。但随着网络结构的......
多标记问题在现实世界的大量应用中普遍存在，现在已经成为机器学习和数据挖掘两个相关领域的研究热点。多标记学习的提出为多义性对......
作为数据挖掘技术的一个重要分支,聚类分析是数据挖掘中一种非常重要的挖掘方法。它主要研究数据之间的物理或逻辑关系,通过一组特......
随着科学技术的发展,人类对电能资源的利用逐渐深入,越来越多的电器融入到人们的生产生活当中,随之而来的是大家对电能合理利用与......
情感分析是人工智能的一个热门研究领域。随着互联网时代的发展,以文本形式出现的信息呈现出爆炸式的增长,成为人们最容易获取和交......
针对安全的半监督支持向量机（ safe semi-supervised support vector machine，S4VM）存在参数选择盲目性、正负样本比例不平衡等问题，建......
针对已有基于图嵌入的半监督算法的缺点,提出了一种半监督有局部差异的图嵌入算法。算法的思想是在保持数据的几何结构同时,最大化......
摘要：短文本分类是数据挖掘的一个重要方面，半监督学习可以有效的解决标签数据不足的问题。然而，短文本数据的稀疏性极大的限制了半监......
针对实际应用中得到的数据往往只有少量具有类别标签,大多数类属未知的情况,在Fisher准则的基础上,提出基于Fisher准则的半监督特......
污水处理过程容易受外界冲激扰动影响,引发污泥上浮、老化、中毒、膨胀等故障工况,导致出水水质质量差,能源消耗高等问题,如何快速......
为了增强基于图的局部和全部一致性(LGC)半监督算法的处理稀疏和噪声数据的能力,提出了一种基于相对变换的LGC算法。该算法通过相......
针对表面肌电信号较为复杂,且获取标注样本代价较大的问题,提出了基于半监督boosting学习的表面肌电信号多类模式识别方法。与目前......
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采用少量已标记和大量未标记文档进行文本分类已成为一种重要研究趋势.在分析了EM和联合训练 (Co-training)两类算法的基础上,提出......
网络结构的数据已经成为现实中普遍存在的数据形式，排序和聚类作为两种重要的数据挖掘方法，都能刻画网络数据的某些整体性质。但是，单......
随着科学技术的日益进步带动着生物信息技术快速发展,生物信息领域正经历着一场数据革命。生物数据的快速增长使得生物学家很难快......
近年来,大量的研究开始关注浅层语义分析,也就是语义角色标注(SRL)。中文语义级手工标注语料的稀缺,以及中文句子结构的复杂性,都......
传统神经网络具有结构复杂、学习性能差及速度慢等缺点。支持向量机具有很好的泛化能力,但难以解决多分类问题。张铃教授等在对神......
随着科学技术的发展,在很多领域,在数据处理上出现了维数灾难,大量的高维数据使得计算机在数据处理上变得复杂,包括机器学习,数据......
随着科学技术的发展进步,机器学习方法在自然语言处理领域已经得到了广泛的普及与应用。半监督算法作为其中一项重要方法,具有更一......
提出了一种拓展的半监督模糊聚类模型,给出求解这个模型的迭代公式.这种半监督聚类能够合理、有效地利用部分已标识样本的类别信息......
当前的知识检索存在检索速度慢、效率低的问题,对此提出一种基于自然语言处理的知识检索方式,利用半监督算法进行自然语言描述,针......
