多标记

作品数：311被引量：963H指数：15
导出分析报告
相关领域：自动化与计算机技术更多>>
相关作者：张敏灵吴建盛周志华余鹰张化祥更多>>
相关机构：东南大学南京邮电大学南京大学闽南师范大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金福建省自然科学基金国家重点基础研究发展计划江苏省自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
多视图偏多标记分类与标记消歧的联合学习
《南京师大学报(自然科学版)》2025年第2期74-82,90,共10页徐远洋 何志芬 刘彬 
国家自然科学基金项目(62362051);江西省自然科学基金项目(2023BAB202047).
多视图偏多标记学习主要处理同时具有多个视图和多个相关标记但标记信息不完全准确的数据.现有多视图偏多标记学习方法大多采用两阶段的方式独立进行标记消歧与多标记分类,其分类性能有待提高.本文提出了一种多视图偏多标记分类与标记...
关键词：多视图偏多标记学习 核空间 标记消歧 标记相关性 
频域mixup增广和logit补偿的自监督多标记不平衡心电图分类
《计算机科学与探索》2025年第4期1011-1020,共10页操思源 陈松灿 
国家自然科学基金(62076124,62376126)。
自监督对比学习通过数据增广视图间的对比已被证明能习得好的特征表征,继而通过微调完成下游(分类)任务,因此得到广泛应用。心电图(ECG)作为非侵入、低风险和低成本的心血管疾病常用信号源,其分类有助于早期预防和精确治疗心率失常等。...
关键词：心电图分类 心率失常 自监督对比学习 多标记 类不平衡 
融合K-means聚类和标记相关性的多标记Relief特征选择
《聊城大学学报（自然科学版）》2025年第1期122-134,共13页丰昌武 孙林 
国家自然科学基金项目(61772176)资助
现有Relief算法在利用标记相关性方面存在不足,忽视了局部标记相关性所提供的宝贵信息。针对这一问题,提出了一种融合K-means聚类与标记相关性的多标记Relief特征选择方法。首先,为充分考虑样本标记相关性,采用K-means聚类算法对样本进...
关键词：多标记学习 特征选择 K-MEANS聚类 标记相关性 RELIEF算法 
基于图提示的半监督开放词汇多标记学习
《计算机研究与发展》2025年第2期432-442,共11页李仲年 皇甫志宇 杨凯杰 营鹏 孙统风 许新征 
国家自然科学基金项目(61976217,62306320);江苏省自然科学基金项目(BK20231063);浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验开放课题(A2424);中国矿业大学研究生创新计划项目(2024WLJCRCZL262)。
半监督多标记学习利用有标记数据和无标记数据进行模型的训练,降低了多标记数据的标记成本并取得了不错的结果,吸引了很多研究者不断进行研究.然而,在半监督标注过程中,由于标记的数量较多,往往会出现某些标记缺失标注样本的情况,这些...
关键词：半监督多标记学习 预训练模型 图神经网络 开放词汇 提示 
BatchOOD:基于能量的批处理式多标记分布外检测
《常州大学学报(自然科学版)》2025年第1期37-47,共11页程一飞 彭欣 程玉胜 陈启东 
安徽省自然科学基金面上资助项目(2108085MF216)。
分布外(Out-of-Distribution,OOD)检测对于深度模型在开放环境中安全可靠地应用至关重要。现有方法通常利用深度网络提取分布内(In-Distribution,ID)表征,却忽略了对小批量样本间关系的学习,并且缺乏针对更符合现实设置的多标记OOD检测...
关键词：多标记学习 分布外检测 BatchFormer 样本关系 能量函数 
基于多标记后延迟时间3D-ASL磁共振成像对成年人各脑区血流量的研究
《山东医学高等专科学校学报》2025年第1期80-82,共3页朱明 刘松国 韩广 于秀英 赵蕾 
三维动脉自旋标记(3D-Arterial spin labeling,3D-ASL)磁共振灌注成像是一种非侵入性、无辐射影像检查技术,越来越多地应用到中枢神经系统疾病的诊断。标记后延迟时间(Post labeling delay,PLD)是3D-ASL磁共振灌注成像的重要参数,因个...
关键词：多标记后延迟时间 3D-ASL CBF值 cCBF值 
基于多标记深度森林的膝骨关节炎智能辅助诊断方法
《中华中医药杂志》2024年第12期6811-6814,共4页龙锦益 杨宇 张子龙 叶倩云 吴汉瑞 张荣华 张佳 
国家自然科学基金项目(No.62106084,No.61773179);广东省自然科学基金项目(No.2022A1515010468,No.2019A1515012175);广州市科技计划项目(No.202201010498);广东省中医药信息化重点实验室(No.2021B1212040007)。
目的:利用多标记深度森林(MLDF)算法构建膝骨关节炎(KOA)智能辅助诊断模型,并探索多标记方法在中医数据集上的优势。方法:基于1421例临床样本,使用MLDF算法构建分类模型,在6个评价指标上与其他5种多标记算法进行对比;使用多标记算法Rank...
关键词：膝骨关节炎 人工智能 机器学习 多标记学习 多标记深度森林 智能辅助诊断模型 
融合实例和标记相关性增强消歧的偏多标记学习算法
《信息网络安全》2024年第11期1763-1772,共10页高光亮 梁广俊 洪磊 高谷刚 王群 
国家自然科学基金(72401110);江苏省高等学校自然科学研究面上项目(23KJB520009)。
实例的候选标记集合包含真实标记和噪声标记。基于消歧的偏多标记学习旨在消除噪声标记,识别并预测与实例真正相关的标记。传统的消歧策略通常仅考虑标记间的相关性,忽略了实例间的相关性。为此,文章提出一种融合实例和标记相关性增强...
关键词：偏多标记学习 实例相关性 标记相关性 噪声标记消除 
基于因果推断的多标记因果类属属性学习算法
《黑龙江工程学院学报》2024年第5期16-24,共9页鲍家朝 柏琪 
安徽省自然科学基金项目(2022AH051894);安徽省高校自然科学研究项目(KJ2021A1207)。
真实世界中的事件间存在着因果关系,特征与标记间也存在着潜在的因果关系。基于此,提出一种基于因果推断的类属属性学习算法CLSF。类属属性算法充分挖掘各标记的独有特征并构建分类器,从而在一定程度上提升多标记学习的性能。传统的类...
关键词：类属属性 标记增强 因果推断 多标记学习 
基于多目标粒子群算法的运动饮食推荐机器人研究
《自动化与仪器仪表》2024年第10期258-262,共5页刘响 徐向前 
国家社会科学基金项目《体育强国建设背景下我国竞技体育与群众体育共生发展研究》(21BTY021)。
此次研究提出一种基于多目标粒子群算法的运动饮食推荐模型,以推动个性化的运动和饮食建议机器人行业的发展。研究采用多目标粒子群优化的多标记多变量模型对个体的运动和饮食计划进行寻优,实现高度个性化的推荐。研究结果表明,提出模...
关键词：多目标粒子群 运动饮食 机器人 深度学习 多标记多变量模型 
全选清除导出
共32页<12345678910>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部