文献类型：期刊文章

作　　者：赵建华[1,2] 李伟华[1]

机构地区：[1]西北工业大学计算机学院,西安710072 [2]商洛学院计算机科学系,陕西商洛726000

出　　处：《计算机应用研究》

基　　金：陕西省教育厅科研计划资助项目(12JK0748)

年　　份：2013

卷　　号：30

期　　号：11

起止页码：3237-3239

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2011、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2013_2014、IC、INSPEC、JST、RCCSE、UPD、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：为了提高半监督分类的有效性,提出了一种基于SOM神经网络和协同训练的半监督分类算法CoS3OM(coordination semi-supervised SOM)。将有限的有标记样本分为无重复的三个均等的训练集,分别使用改进的监督SSOM算法(supervised SOM)训练三个单分类器,通过三个单分类器共同投票的方法挖掘未标记样本中的隐含信息,扩大有标记样本的数量,依次扩充单分类器训练集,生成最终的分类器。最后选取UCI数据集进行实验,结果表明Co-S3OM具有较高的标记率和分类率。

关 键 词：自组织特征映射 协同训练  半监督  分类器 标记  

分 类 号：TP391]