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重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心

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研究主题：双拐 PU 基于数据噪声

研究学科：自动化类

被引量：5H指数：1WOS: 3 北大核心: 3 CSCD: 2

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基于加权主成分分析和改进密度峰值聚类的协同训练算法: 1; 《重庆师范大学学报（自然科学版）》重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心龚旭吕佳出版年：2021; 国家自然科学基金(No.11971084);重庆市教育委员会科技创新项目(No.KJCX220024);重庆市高校创新研究群体(No.CXQT20015);重庆市研究生科研创新项目(No.CYS20241)。; 【目的】针对协同训练算法在视图分割时未考虑噪声影响和两视图分类器对无标记样本标注不一致问题,提出了基于加权主成分分析和改进密度峰值聚类的协同训练算法。【方法】首先引入加权主成分分析对数据进行预处理,通过寻求初始有标记样本...; 关键词：协同训练加权主成分分析密度峰值聚类 “双拐点”法

基于改进主动学习和自训练的联合算法: 2; 《北京师范大学学报（自然科学版）》重庆师范大学计算机与信息科学学院吕佳傅屈寒出版年：2022; 国家自然科学基金资助项目(11971084);重庆市科技创新资助项目(KJCX2020024);重庆市高校创新研究群体资助项目(CXQT20015)。; 针对主动学习面向大型数据集人工标记成本过高和半监督自训练算法中存在误标记点影响的问题,提出了一种主动学习与半监督自训练交替迭代训练的联合算法.算法在训练过程中奇数轮次采用主动学习算法,偶数轮次采用自训练算法,通过2种算法...; 关键词：主动学习自训练算法密度峰值聚类联合算法隶属度

基于数据模糊性的PU学习研究: 3; 《北京师范大学学报（自然科学版）》重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心李婷婷吕佳出版年：2020; 重庆市自然科学基金资助项目(cstc2014jcyjA40011);重庆市教委科技资助项目(KJ1400513);重庆师范大学科研资助项目(YKC19018)。; PU学习是指从正例样本和无标记样本中训练分类器的一种学习方法.针对传统PU学习中所含初始正例过少,难以有效地从无标记样本中选出可靠负例,且分类过程易受噪声点影响等问题.本文提出了一种基于数据模糊性来提取无标记样本中有效信...; 关键词：PU学习模糊性可靠负例噪声点分类边界

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