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一种结合限制的多任务学习策略及其应用
1
作者
何振峰
余春艳
陆昌华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第2期291-294,共4页
定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应...
定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应用:考虑了低湿损耗曲线与中湿损耗曲线间的偏序关系,利用协同演化,在样本量很少时,也能获得合理的低湿和中湿损耗曲线.对于4个标准测试函数的测试显示了本策略对于一般问题的有效性.
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关键词
多任务学习
半监督学习
多目标优化
协同演化
偏序限制
猪肉预冷损耗曲线
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职称材料
题名
一种结合限制的多任务学习策略及其应用
1
作者
何振峰
余春艳
陆昌华
机构
福州大学数学与计算机学院
江苏省农业科学院兽医研究所
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011年第2期291-294,共4页
基金
国家自然科学基金项目(60805042)资助
福州大学科技创新基金项目(2009-XQ-26)资助
文摘
定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应用:考虑了低湿损耗曲线与中湿损耗曲线间的偏序关系,利用协同演化,在样本量很少时,也能获得合理的低湿和中湿损耗曲线.对于4个标准测试函数的测试显示了本策略对于一般问题的有效性.
关键词
多任务学习
半监督学习
多目标优化
协同演化
偏序限制
猪肉预冷损耗曲线
Keywords
multi-task learning
semi-supervised learning
multi-objective optimization
co-evolution
partial order constraint
pig chilling loss curve
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种结合限制的多任务学习策略及其应用
何振峰
余春艳
陆昌华
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2011
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