半监督分类相关论文
深度学习因具有自动提取图像特征的优势,在医学影像AI技术领域受到广泛关注和应用。CT肺结节、肺炎等影像AI技术已进入临床,较好发......
随着移动互联网技术和移动终端的快速发展,人们可以随时随地的通过互联网上传和下载各种多媒体数据。与此同时,数据的爆炸式增长给......
针对信用评分中有标记样本获取难度大、成本高的问题，本文提出一种新的基于半监督支持向量机的信用评分模型。通过给未标记样本引入......
针对糖网病标注数据量少的问题,提出一种改进的半监督生成对抗网络方法,可以利用大量无标签数据和生成数据提升分类精度。基于Trip......
网络数据的半监督分类模型与算法是大规模数据分析的核心问题之一，在社交网络（Social Network）、引文网络、web数据网络的研究中有重......
在常见的半监督分类算法中,基于图的半监督分类算法在近年来取得了不俗的分类效果。传统的基于图的半监督算法有两个主要缺点。首......
近年来,模式识别作为人工智能中的重要领域得到了广泛的关注。针对现阶段模式识别中的分类任务,研究者需要处理的数据常常具有两个......
高光谱遥感图像（Hyperspectral Image,HSI）中的对地物分类问题是高光谱遥感图像处理领域的重要课题之一。在高光谱图像分类问题中,训......
在开放环境下,数据流具有数据高速生成、数据量无限和概念漂移等特性.在数据流分类任务中,利用人工标注产生大量训练数据的方式昂......
高光谱图像包含丰富的图像与光谱信息,是典型的高维数据。高光谱图像分类是特征提取与地物解译的重要内容。研究人员可以通过分类......
“丝绸之路经济带”倡议的提出使中越两国在商业、政治等领域之间的联系日渐密切。全面的了解越南方面的知识,构建汉越共享知识库......
有监督分类已经成熟地运用于垃圾邮件分类、性别分类、文本分类和图像分类等领域,在在图像分类问题上,基于大量有标记数据样本的监......
随着互联网和大数据技术的发展,许多应用领域如新闻检索、淘宝购物和银行交易等产生海量的流式数据。不同于传统数据挖掘任务中采......
大数据、云计算等技术的产生,为数字时代的信息技术的创新和发展按下了快捷键,数据信息处理的方式也在不断更新,机器学习领域中,分......
近年来随着人工智能时代的来临,机器学习作为人工智能的核心及实现方式也得到了全面的发展.机器学习通过使用各种算法对大量的数据......
极光是出现在地球南北极高纬地区的一种典型高空大气现象,它能直接反映出地球磁场变化和太阳活动之间的联系。通过对极光图像进行......
遥感信息提取技术在国民生活的各方面发挥着重要作用。然而,绝大多数遥感信息提取应用所面对的都是不平衡数据集。特别地,随着城镇......
高光谱影像分类是遥感图像处理领域的研究热点之一,其对于土地覆盖类型研究、环境检测等领域有重要意义。传统的监督式分类方法往......
随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感影像在目标探测、土地利用与覆被变化、灾害监测、精细农业方面获得了广泛应用,提高高光谱影像......
在如今的大数据时代,海量数据通过各种硬件及软件源源不断生成,并具有高速、无限的特征,这些数据以流的形式生成并到来,同时这些数......
针对现有高光谱数据半监督分类方法在精度和运算效率方面的不足,本文提出了一种结合多层次不确定性采样策略和自适应差分进化算法......
在数据分析中,有标签数据难以获取且代价高昂、无标记数据往往大量易获得,而半监督学习在这种受限情况下可以大幅降低模型训练成本......
近几年发展起来的半监督分类算法,对解决高光谱遥感数据的小样本分类具有重要意义.直推学习是机器学习领域处理未标记样本的一种有......
高光谱遥感数据存在数据冗余和维数灾难问题，降维是一种重要的预处理方法。尽管线性降维算法像PCA和LDA实现简单，但是高光谱图像具有......
高光谱遥感是将成像技术与光谱技术相结合的多维信息获取技术。高光谱成像仪在电磁波谱的数十至数百个非常窄且连续的光谱段上采样......
本文提出了一种结合混合像元分解与主动学习的半监督分类算法:该算法将高光谱研究中的混合像元分解技术与机器学习领域中的主动学......
高光谱遥感数据具有光谱分辨率高、图谱合一、光谱波段范围广等优点,在对地观测时可以获得许多连续的波段,携带的地物信息非常丰富......
高光谱遥感影像由于其丰富的光谱信息及较高的空间分辨率常用来进行地物精细探测。高光谱遥感影像分类作为地物探测的一种方式，成为......
针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题,提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧......
提出了对每一类地物的光谱特征用一个高斯混合模型(Gauss mixture model,GMM)描述的新思路,并应用在半监督分类(semi-supervised c......
随着成像光谱技术的发展与成熟，基于高光谱图像的遥感技术也快速发展。遥感技术是基于电磁波理论，通过传感器获取远距离目标的辐射和......
自20世纪80年代初期成像光谱概念的出现以来，遥感技术已经从多光谱技术发展到了如今的高光谱遥感技术，并且今后还有向超光谱发展的趋......
卫星遥感技术是一种非常重要的地球空间监测技术，应用广泛。但是在利用遥感卫星获取地表信息的过程中，存在一个难以避免的问题，即云层......
随着互联网近年来的不断普及和发展,新型的网络业务层出不穷。然而,网络业务的增长给网络流的分类和管理工作带来了极大的困难。多......
数据的特征提取(或数据降维)及分类是数据建模与数据挖掘的基本问题,也是模式识别的关键与核心所在,而流形学习与半监督分类是近年......
合成孔径雷达（SAR）具有穿透云层和植被、全天候、全天时、能获得高分辨率图像的优势，已经在军事和民用领域中得到了广泛应用。随着SAR......
自因特网兴起以来,网络的应用渗入到各个领域中,并且在整个经济的发展中发挥越来越重要的作用。目前互联网获得千兆位或更高传输速......
聚类和分类是当前计算机人工智能领域的研究热点之一。人们渴望快速而准确地获取并处理信息,可是互联网上数据不但数量庞大,而且结......
在许多机器学习的实际任务中,获得足够的有标记样本是非常昂贵和费时的,而大量的未标记样本容易获得。在少量有标记样本上使用监督......
SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）是一种主动式微波传感器,在成像雷达中占有十分重要的地位，已被广泛应用于国民经济、国......
近年来,图半监督学习由于其较好的分类效果引起了大多数研究人员的广泛关注,它包括构建关联矩阵和预测无标签样本的标签两个步骤,......
本文根据机器学习的相关知识,以及两年的对分类器方面的研究发现,数据的可靠性和数据的昂贵性导致我们总是获取不到理想中的真实有......
随着信息采集技术的发展,人们获得的数据往往来自不同的领域,具有不同的特征,形成了高维的多视图数据。由于多个视图间的相关性,多......
半监督分类是图像分类领域的一个重要研究方向,它用少量的标记数据训练分类器,用大量的未标记数据辅佐训练过程,达到提高分类器性......
