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构造性覆盖方法的增量学习算法 被引量:3
1
作者 张燕平 杜玲 赵姝 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期699-704,共6页
构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理... 构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理论求取覆盖中心,以改进覆盖算法.针对大规模或动态数据集的分类问题,将构造性覆盖方法与增量学习的思想相结合,提出了构造性覆盖方法的增量学习算法.该算法利用改进的覆盖算法作为基础学习器,通过连续地对新增样本进行测试而反复不断地提炼已有模型,体现了对样本的"渐近式"学习.对标准数据集的实验结果表明,这种增量学习算法是有效的. 展开更多
关键词 构造性机器学习方法 覆盖算法 佳点集 增量学习
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协同半监督的构造性学习方法 被引量:1
2
作者 李萍 吴涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期129-132,207,共5页
利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难。为此,提出了一种协同半监督的构造性学习算法。将已标记样本等分为三个训练集,分别使用构造性学习算法训练三个单分类器,以共同投票的方式对... 利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难。为此,提出了一种协同半监督的构造性学习算法。将已标记样本等分为三个训练集,分别使用构造性学习算法训练三个单分类器,以共同投票的方式对未标记样本进行标记,从而依次扩充三个单分类器训练集直到不能再扩充为止。将三个训练集合并训练出最终的分类器。选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法、Tri-CML算法、NB算法及Tri-NB相比,该方法的分类更为有效。 展开更多
关键词 半监督学习 构造性机器学习 co-training算法 tri-training算法 覆盖算法
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基于Tri-training算法的构造性学习方法 被引量:3
3
作者 吴涛 李萍 王允强 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期13-15,共3页
构造性机器学习(CML)算法在训练分类器时需要大量有标记样本,而获取这些有标记样本十分困难。为此,提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本,采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络,用于对未标记数据... 构造性机器学习(CML)算法在训练分类器时需要大量有标记样本,而获取这些有标记样本十分困难。为此,提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本,采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络,用于对未标记数据进行标记,再将已标记数据加入到训练样本中,调整各分类网络参数,反复进行上述过程,直至获得稳定的分类器。实验结果证明,与CML算法和基于NB分类器的半监督学习算法相比,该方法的分类准确率更高。 展开更多
关键词 半监督学习 构造性机器学习 Tri-training算法 覆盖 分类网络
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一种集成构造性分类学习方法 被引量:1
4
作者 李萍 赵莎莎 《湖南城市学院学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期122-123,共2页
构造性学习算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法通常不能给出"拒认状态"样本的正确类别。提出了一种集成构造性分类方法,在测试阶段,通过多个分... 构造性学习算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法通常不能给出"拒认状态"样本的正确类别。提出了一种集成构造性分类方法,在测试阶段,通过多个分类器的最终打分,对"拒认状态"样本进行分类标记。同时,选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法相比,该方法的分类更为有效。 展开更多
关键词 构造性机器学习 集成学习 覆盖算法
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基于构造性学习方法的车牌定位 被引量:2
5
作者 段震 姚芳兵 张铃 《微机发展》 2004年第8期41-43,46,共4页
汽车牌照的定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,其定位效果直接关系到后期的识别工作,应用前景广阔。为了有效实现车牌的准确定位,文中首先在灰度图像中基于提取部分怀疑区域,然后使用基于构造性学习的交叉覆盖算法,对区域样本进... 汽车牌照的定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,其定位效果直接关系到后期的识别工作,应用前景广阔。为了有效实现车牌的准确定位,文中首先在灰度图像中基于提取部分怀疑区域,然后使用基于构造性学习的交叉覆盖算法,对区域样本进行学习后构造出对应的神经网络,然后使用该网络对新进样本进行定位,从怀疑区域中确定出牌照的位置。对不同背景和光照条件下的大量实验结果表明定位准确率较高,从而该方法可行有效,有较强的实用价值。 展开更多
关键词 构造性机器学习 交叉覆盖算法 汽车牌照 定位
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人脑半监督的构造性学习方法
6
作者 李萍 吴涛 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2014年第3期70-73,92,共5页
利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难.为此,提出了一种人脑半监督的构造性学习算法(HPSS-CML).根据已标记样本,通过覆盖算法构造分类网络,对未标记样本进行有选择的标记,并将其加入... 利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难.为此,提出了一种人脑半监督的构造性学习算法(HPSS-CML).根据已标记样本,通过覆盖算法构造分类网络,对未标记样本进行有选择的标记,并将其加入训练集,调整分类网络参数.重复进行上述过程,直到没有新标记的样本为止,得到最终的分类器.测试阶段再次利用未标记样本对"拒认状态"的测试样本进行标记.最后选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法及Tri-CML算法相比,该方法的分类更为有效. 展开更多
关键词 构造性机器学习( CML) 人脑半监督学习( HPSS) Tri-training算法 覆盖算法
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人脑分类机理的构造性学习方法
7
作者 李萍 赵莎莎 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2016年第1期45-47,共3页
构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML)... 构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML).在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对"拒认状态"样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明:与CML算法相比,该方法的分类更为有效. 展开更多
关键词 构造性机器学习 人脑分类 覆盖算法
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基于商空间的气象时间序列数据挖掘研究 被引量:5
8
作者 石扬 张燕平 +3 位作者 赵姝 张玲 田福生 汪小寒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期201-203,共3页
论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方... 论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方法(交叉覆盖算法)结合的模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。最后,通过该模型在真实数据上的实验(冬小麦产量预测),取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 商空间 粒度计算 构造性机器学习方法 气象时间序列 灰色模型
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