期刊专题

10.13954/j.cnki.hdu.2019.03.009

基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法

引用
针对基于图的半监督学习算法由于先构造关联矩阵再在对应的图上进行标记传播而导致只能得到原问题次优解的问题,提出基于约束低秩表示模型的联合半监督分类算法.首先,使用约束矩阵,基于低秩表示模型,实现部分已标记样本对应的低秩表示系数一致;其次,解决基于图的半监督学习算法中两阶段模式所带来的次优解问题,实现了联合进行低秩图的学习与图上的半监督标记传播;最后,通过实验检验了算法的可行性.改进算法获得的结果比现有的主流算法均有较大优势,在标准数据集上的性能得到较高的提升.

低秩表示、约束矩阵、约束的低秩表示、半监督学习

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TP181(自动化基础理论)

国家自然科学基金资助项目61602140,61671193

2019-06-19(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共7页

48-53,59

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杭州电子科技大学学报

1001-9146

33-1339/TN

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2019,39(3)

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国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
National Key R&D Program of China Grant No. 2019YFB1406304

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