半监督学习中的基于图的算法由于自身的一些特殊性质,越来越引起人们的关注。
互联网摘选
使用半指导的方法和语言学上的不同的词位集合构成词群的补充性的知识对指示词进行语义扩展计算,得到增强作用的指示词。
互联网摘选
与结构化的搜索方法相比,通过一系列的二元分类决策来完成词对齐任务提高了搜索的效率,使得大规模数据上的半监督学习变得可能。
互联网摘选
在此基础上,将该方法扩展到半监督领域,提出了一种半监督自适应谱聚类算法(Semi-ASC)和半监督谱聚类集成算法。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
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。
互联网摘选
此外,本文还对传统的半监督聚类算法(Constrained-KMeans)和特征加权算法(ReliefF)进行了改进,使之适用于事件要素识别任务。
互联网摘选