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基于差异的半监督学习属于半监督学习和集成学习的结合,是近年来机器学习领域的研究热点.但相关的理论研究较缺乏,且都未考虑存在分布噪声的情况.文中首先针对基于差异的半监督学习的特点,定义一种分类噪声和分布噪声的混合噪声(HCAD).其次给出算法在HCAD噪声下的可能近似正确(PAC)理论分析及其应用实例.最后基于投票边缘函数,推导出在HCAD噪声下多分类器系统的泛化误差上界,并给出相关证明.文中开展的理论研究可用于设计基于差异的半监督学习算法及评估算法的泛化能力,具有广阔的应用前景. 相似文献
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梭子蟹壳红色素提取工艺及稳定性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过单因素和正交试验,确定了溶剂提取梭子蟹壳红色素的最佳提取工艺,并分析了色素的稳定性。结果表明:最佳提取工艺为:物料粒度80目,乙醇浓度60%,液料比10:1(ml/g),提取温度70℃,提取时间105min,此时色素得率为10.28%,色价13.1。梭子蟹壳红色素在低于75℃,避光、自然光以及酸性条件下比较稳定;在氧化、还原剂以及紫外光照射下色素降解;碱性条件、蔗糖及K 、Na 对色素有增色效果,Fe3 、Cu2 使其变色,Ca2 、Mg2 、Al3 、Zn2 及柠檬酸、山梨酸钾对色素几乎无影响;高浓度VC使色素产生沉淀。 相似文献
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在视频语义检测中,有标记样本不足会严重影响检测的性能,而且伪标签样本中的噪声也会导致集成学习基分类器性能提升不足。为此,提出一种伪标签置信选择的半监督集成学习算法。首先,在三个不同的特征空间上训练出三个基分类器,得到基分类器的标签矢量;然后,引入加权融合样本所属某个类别的最大概率与次大概率的误差和样本所属某个类别的最大概率与样本所属其他各类别的平均概率的误差,作为基分类器的标签置信度,并融合标签矢量和标签置信度得到样本的伪标签和集成置信度;接着,选择集成置信度高的样本加入到有标签的样本集,迭代训练基分类器;最后,采用训练好的基分类器集成协作检测视频语义概念。该算法在实验数据集UCF11上的平均准确率到达了83.48%,与Co-KNN-SVM算法相比,平均准确率提高了3.48个百分点。该算法选择的伪标签能体现样本所属类别与其他类别的总体差异性,又能体现所属类别的唯一性,可减少利用伪标签样本的风险,有效提高视频语义概念检测的准确率。 相似文献
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本文针对通信网业务预测课题介绍了目前电信业务预测中常用的方法,对它们进行了分析比较,对一些新的预测方法作了简介,并对通信网业务预测技术软件化介绍了思路. 相似文献
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