节点文献

半监督分类方法的研究

ON SEMI-SUPERVISED CLASSIFICATION METHOD

  • 推荐 CAJ下载
  • PDF下载
  • 不支持迅雷等下载工具,请取消加速工具后下载。

【作者】 尚耐丽; 王骁力; 沈鹍霄; 卢玉领; 马晓普; 兰义华;

【Author】 Shang Naili;Wang Xiaoli;Shen Kunxiao;Lu Yuling;Ma Xiaopu;Lan Yihua;School of Life Science and Technology,Nanyang Normal University;School of Mathematics and Statistics,Nanyang Normal University;School of Computer and Information Technology,Nanyang Normal University;

【机构】 南阳师范学院生命科学与技术学院; 南阳师范学院数学与统计学院; 南阳师范学院计算机与信息技术学院;

【摘要】 半监督学习是人工智能研究领域中的重要课题,结合有监督学习和无监督学习的优点来提高学习器的性能。针对有监督分类和无监督分类不能充分利用已标记样本和未标记样本的问题,介绍了半监督分类方法及其基本思想、研究现状、应用领域与常用算法,分析了当前半监督分类算法研究中的主要困难,同时提出了需要进一步研究的若干问题。

【Abstract】 Semi-supervised learning is an important topic in research field of artificial intelligence,it combines the advantages of supervised learning and unsupervised learning to improve the performance of learning machine. In view of the problem that supervised classification and unsupervised classification cannot make full use of labelled samples and unlabeled samples,we introduced the semisupervised classification methods including the basic idea,status of research,application fields and commonly used algorithms and analysed the main difficulties in current study of semi-supervised classification algorithm,at the same time we put forward some problems that need to be studied further.

【基金】 国家自然科学基金项目(61401242,51349006);2015年度河南省高等学校重点科研项目(15B110007);南阳师范学校高层次人才科研启动费项目(ZX2014058)
  • 【文献出处】 计算机应用与软件 ,Computer Applications and Software , 编辑部邮箱 ,2015年11期
  • 【分类号】TP391.4
  • 【被引频次】14
  • 【下载频次】390
节点文献中: 

本文链接的文献网络图示:

本文的引文网络