吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目(2011-8)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：崔荣一马志伟金小峰芦世丹更多>>
- 相关机构：延边大学更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目吉林省科技发展计划基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于主动学习策略的半监督聚类算法研究被引量：1
- 2013年
- 提出一种选择最富信息数据并予以标记的基于主动学习策略的半监督聚类算法。首先,采用传统K-均值聚类算法对数据集进行粗聚类;其次,根据粗聚类结果计算出每个数据隶属于每个类簇的隶属度,筛选出满足最大与次大隶属度差值小于阈值的候选数据,并从中选择差值较小的数据作为最富信息的数据进行标记;最后,将候选数据集合中未标记数据分组到与每类已被标记数据平均距离最小的类簇中。实验表明,提出的主动学习策略能够很好地学习到最富信息数据,基于该学习策略的半监督聚类算法在测试不同数据集时均获得了较高的准确率。
- 芦世丹崔荣一
- 关键词：K-均值算法主动学习策略半监督学习聚类
- 基于半监督学习的行人检测方法研究被引量：1
- 2012年
- 本文提出了基于半监督学习的行人检测方法,用以解决大量的无标记样本问题。在集成分类器的训练过程中,选择BP神经网络分类器、SVM分类器和KNN分类器作为3个子分类器,利用协同训练机制对各个子分类器进行协同训练。针对半监督学习中误标记样本问题,引入富信息策略和辅助学习策略消除训练过程引入的噪声,同时充分利用无标记样例,进而提高分类器的分类精度。通过对测试集和实时视频进行的行人检测实验,证明了本文方法的可行性和有效性。
- 马志伟崔荣一金小峰
- 关键词：行人检测BP神经网络支持向量机
