江苏省普通高校研究生科研创新计划项目(CXLX11-0318)
- 作品数：2 被引量：9H指数：1
- 相关作者：李明张倩程玉虎李海港王雪松更多>>
- 相关机构：中国矿业大学更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家自然科学基金教育部“新世纪优秀人才支持计划”更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于密度分布的半监督回归算法研究
- 2012年
- 提出了推导密度函数的基本假设,对密度函数进行了推导,通过密度函数实现了密度区域的划分;对同一密度范围内的未标签值标记的估计给出了具体的处理方法;最后介绍了基于密度分布的半监督回归算法的具体实现步骤。该算法实现了对未标签点的标记,能够减小对未标签点标签值的估计误差,提高估计的准确度。
- 张倩李明王雪松
- 关键词：半监督学习密度分布
- 基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法被引量：9
- 2014年
- 针对源领域数据和目标领域数据分布类似的情况,提出一种基于多源动态TrAdaBoost的实例迁移学习方法.考虑多个源领域知识,使得目标任务的学习可以充分利用所有源领域信息,每次训练候选分类器时,所有源领域样本都参与学习,可以获得有利于目标任务学习的有用信息,从而避免负迁移的产生.理论分析验证了所提算法较单源迁移的优势,以及加入动态因子改善了源权重收敛导致的权重熵由源样本转移到目标样本的问题.研究结果表明,所提算法在2个和3个源领域的迁移学习精确度最高值分别达到90.7%和92.2%,能够得到较高的分类精度,更适于实例迁移学习.
- 张倩李海港李明程玉虎
