CO-TRAINING相关论文
高光谱遥感图像中包含有大量的高维数据, 传统的有监督学习算法在对这些数据进行分类时要求获取足够多的有标记样本用于分类器的训......
Automatic image annotation is a critical and challenging problem in pattern recognition and image understanding area......
本文主要对信息抽取中的命名实体识别和模板自动获取两个技术进行了研究,并提出了一套有效的解决方案.在命名实体识别方面本文重点......
文本信息目前作为人们最大信息来源之一,在现实社会中担负着传播知识的作用。但是由于文本信息具有易复制性,导致很多人为了自己的......
For large-scale radio frequency identification(RFID) indoor positioning system, the positioning scale is relatively larg......
A lack of labeled corpora obstructs the research progress on implicit discourse relation recognition(DRR)for Chinese,whi......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
Semi-supervised LIBS quantitative analysis method based on co-training regression model with selecti
为探究吕家坨井田地质构造格局,根据钻孔勘探资料,采用分形理论和趋势面分析方法,研究了井田7......
半监督学习问题广泛存在于现实世界中,已经成为目前机器学习和模式识别领域中的一个研究热点.文章综述了半监督学习问题的基本思想......
Many data mining applications have a large amount of data but labeling data is usually difficult,expensive,or time consu......
针对基于半监督学习的分类器利用未标记样本训练会引入噪声而使得分类性能下降的情形,文中提出一种具有噪声过滤功能的协同训练半......
Chinese organization name recognition is hard and important in natural language processing. To reduce tagged corpus and ......
微博上存在大量垃圾评论,这些垃圾评论会带来不良影响,如何识别垃圾评论就成为人们关注的热门。本文针对监督学习框架下大规模标注......
针对协同训练算法在迭代过程中加入的无标记样本的有用信息不足和多分类器对样本标记不一致导致的分类错误累积问题,提出结合改进......
对于传统的恶意程序检测方法,将机器学习算法应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其......
期刊
对于传统的恶意程序检测方法,将机器学习算法应用在未知恶意程序的检测方法进行研究。使用单一特征的机器学习算法无法充分发挥其......
期刊
针对视频目标跟踪问题,提出了一种基于co-training框架下的在线学习跟踪方法。该方法首先根据两种不同的局部特征,利用在线Boostin......
针对蛋白质二级结构机器学习预测方法,忽略氨基酸疏水性特征以及氨基酸之间的长程作用和准确率不高的现状,进行了比较实验分析。采......
为了提升风险决策环境下协同训练的效果,提出了一种基于粗糙子空间的协同决策算法。首先利用粗糙集属性约简的概念,将部分标记数据......
本文根据烟草行业对原料数据综合分析的实际需要，结合机器智能学科中半监督体系内的Co-training方法进行理论和应用分析。本文在理......
在半监督学习训练的过程中,由于分类器对噪声的引入使得分类器性能下降而影响分类准确性,本文提出一种具有自我调节的二次伪迭代算......
学练“知情功、说理功、疏导功、解难功”是做好新形势下国防生思想政治工作的重要手段，也是提升国防生第一任职能力的关键要求。文......
为解决把多示例学习应用到目标跟踪算法而导致的误差积累问题,结合协同训练方法,提出一种新的目标跟踪算法。该算法利用协同训练克......
用于文本分类领域的协同训练往往需要特征集的一个自然独立分割，但对大多数语料而言这种分割都很难获取或不存在。给出了特征子集间......
情感分类任务具有领域相关性,即使用某一个领域的标注样本训练出的分类模型在对其他领域样本进行分类时性能表现往往会非常差。情......
近年来,随着自然语言处理技术的发展,聚类技术在文本处理领域中的作用愈发凸显。目前,国内多视图文本聚类的相关研究进展仍处于起......
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提出了一种基于SVDD的半监督入侵检测算法.该算法利用少量有标记正常网络数据建立两个SVDD分类器,通过相互学习来挖掘未标记数据中......
基于半监督学习思想，将协同训练的机制引入到故障诊断的学习中，采用多个不同的分类算法协同训练，提高电力变压器故障诊断的准确率．采用......
针对当前主动学习策略直接用于SVM分类器时存在的泛化能力不强的问题，结合协同训练思想，提出了两层主动学习策略（TLAC），并用于SVM深层挖......
基于“加强实践能力培养”和“以行业需求为导向”的改革理念,本文介绍的产学对接的学生实训技能培养方案瞄准行业发展的新要求,与......
针对基于机器学习的本体映射方法存在的人工标记代价高和样本不平衡问题,将本体映射建模为二视图上的协同训练问题,分别从本体模式......
采用协同训练技术提出了智能化教师评估系统的设计方法．该方法通过对特征的量化和基于协同训练的神经网络技术，利用学生评估和专家评......
针对当前基于第三方应用数据进行用户属性预测算法研究,其较少考虑应用前台实际使用时长问题,由此,本文在应用的使用频率及使用时......
针对当前基于第三方应用数据进行用户属性预测算法研究,其较少考虑应用前台实际使用时长问题,由此,本文在应用的使用频率及使用时......
本文探讨开展卫生救护艇为主要条件的＂联保联训＂以增强海上卫勤保障能力。提出＂联保联训＂的三个主要阶段：保障人员组成、训练的组织实施......
针对基于传统协同训练框架的视觉跟踪算法在复杂环境下鲁棒性不足,该文提出一种改进的协同训练框架下压缩跟踪算法。首先,利用空间......
文中通过讨论机器学习和自然语言处理之间的关系,论述了语料库语言工程中机器学习的困境,概述分析了应用半监督学习的现状,研究有......
评价对象是指某段评论中评价词语所修饰的对象或对象的属性。为了识别评论中的评价对象,提出基于Co-training的训练CRF模型方法。......
针对基于可见光和红外图像的分析型融合跟踪算法在复杂环境下的鲁棒性不高,提出一种新颖的基于优化协同训练理论的自适应分析型融......
Co-training是一种主流的半监督学习算法．该算法中两视图下的分类器通过迭代的方式，互为对方从无标记样本集中挑选新增样本，以更新对......
Co-training算法要求两个特征视图满足一致性和独立性假设,但是,许多实际应用中不存自然的划分且满足这种假设的两个视图,且直接评......
机器学习是数据挖掘和模式识别的核心研究内容之一,近年来随着互联网和信息技术的发展,海量数据迅速积累。监督学习需要大量带标记......
文本蕴涵是计算语言学领域最具挑战性的课题之一,也是众多自然语言处理应用的一个重要部分。文本蕴涵作为一种文本推理的通用框架,......
本文充分利用网页数据的超链接关系和文本信息,提出了一种用于网页分类的归纳式半监督学习算法:基于图的Co-training网页分类算法(......
期刊
机器学习技术已经在许多知识工程技术领域包括分类、回归和聚类等取得了重大的成功。但是，许多机器学习技术只有在基于一个共同的假......
学位
半监督学习(Semi-supervised Learning)是模式识别和机器学习中的重要研究领域,一直为国际机器学习界所广泛关注,近几年来随着机器......
随着信息技术的发展,数据收集和数据存储技术的快速进步使得各组织机构可以积累海量数据,然而,提取有用的信息,知识已成为巨大的挑......
学位
针对复杂交通场景车辆检测算法自适应能力差的问题,提出了基于Co-training半监督学习方法的车辆鲁棒检测算法.首先,针对手工标记的......
语音韵律的生成在参数合成的语音合成中占有很重要的地位，高质量的合成语音往往需要依赖大量的已标注语料为基础。因此，语料库能否进......
