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Study of Semi-Supervised Learning-Based and Support Vector Machine-Based Eyebrow Recognition
基于半监督学习和支持向量机的眉毛识别方法研究
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Behavior Modeling and Abnormality Detection Based on Semi-Supervised Learning Method
基于半监督学习的行为建模与异常检测
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同时,RCAS算法结合了机器学习中半监督学习和相关反馈算法的优点,对有关类和无关类中未标记样本采用不同的方式加以利用。
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本文在深入研究半监督学习和传统的机器学习理论及目前入侵检测系统所面临问题的基础上,选择SVM方法作为基础分类算法,提出了一种新的处理海量未标记数据的半监督算法。
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该算法基于贝叶斯决策理论,通过概率密度函数进行分布估计,对两类别半监督学习问题进行判定。(3)给出了一个基于FCM的半监督学习算法。
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对三种半监督学习算法Self-Training、Co-Training和Tri-Training结合不同的基分类器通过实验来进行性能评估。
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为了对在线学习文档进行分类,本文根据自适应谐振理论给出了一个半监督学习模糊ART模型(SLFART)及其算法。
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本论文提出了一种有效地结合SVM和LPP的半监督学习算法&LPP半监督算法。
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实验结果表明,不对称的半监督学习策略及随机子空间理论可有效地改进SVM反馈性能,且所提出算法明显优于同类SVM反馈方法。
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半监督学习(semi-supervised learning)是利用未标记样本进行学习的主流技术,是目前机器学习中非常活跃的研究方向之一。
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使用一个半监督学习算法,ANN可产生一个能够指示相对稳定度的连续分布的暂态稳定指标。
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实验结果表明,在小样本情况下,半监督学习方法比传统的HMM方法具有更高的识别率。
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It uses semi-supervised learning algorithm based on FCM, and for feature selection.
该方案使用的算法就是基于FCM的半监督学习算法,同时可以进行特征选择。
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针对用于BP网络训练的半监督学习算法,提出了一种新的实用的训练结束判据,并将其应用于电力系统暂态稳定分类中。
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Absorbing the main thoughts of semi-supervised learning, PC_SEM is presented.
融入半监督学习的思想,提出了PC SEM算法。
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Multi-Modal Web Search Query Refinement Based on Semi-Supervised Learning
一种基于半监督学习的多模态Web查询精化方法
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浅谈语文教学中知识的迁移与学习的延伸从不同的方向无意的延伸(好像漫游一样)。
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