多核学习

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融合多核学习和多源特征的胰腺囊性肿瘤分类方法
《数据采集与处理》2025年第1期247-257,共11页武杰 徐真顺 张志伟 田慧 边云 
国家自然科学基金(81871352)。
胰腺囊性肿瘤的良恶性分类对于医学决策至关重要,本文致力于提高胰腺囊性肿瘤的分类准确性,以辅助医生更精确地制定诊疗方案。基于影像组学技术和ResNet50神经网络,提出了融合多核学习和多源特征的胰腺囊性肿瘤分类方法,其关键步骤包括...
关键词：胰腺囊性肿瘤 多核学习 多源特征 影像组学 深度学习 
基于多核学习算法的潜在域无监督域自适应
《计算机应用与软件》2025年第2期314-322,共9页姜磊 章小卫 
国家自然科学基金面上项目(61872313,61872312)。
为了提升无监督域自适应性能,提出一种基于多核学习算法的潜在域无监督域自适应方法。提出三个潜在域发现准则:单个潜在目标域中数据紧致性和显著性的最大化,以及潜在目标域到源域的总散度最小化。将学习到的潜在特征空间上的投影源域...
关键词：无监督 域自适应 多核学习 潜在域 
基于多核学习和图卷积网络的药物-疾病关联预测
《天津科技大学学报》2025年第1期64-71,共8页陈书新 李玉田 王林 
天津市自然科学基金重点项目(20JCZDJC00140)。
识别和预测特定药物与疾病之间的关联关系,是药物研发过程中必不可少的一部分。现有方法对药物和疾病的多种异源信息整合不足。本文提出了一种基于多核学习和图卷积网络的计算方法预测药物-疾病关联。首先,对于药物相似度,基于药物-疾...
关键词：药物 疾病 药物-疾病关联 多核学习 图卷积网络 
DMKK-means——一种深度多核K-means聚类算法
《山东大学学报(工学版)》2024年第6期1-7,18,共8页王梅 宋凯文 刘勇 王志宝 万达 
国家自然科学基金资助项目(51774090,62076234);黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q20080);黑龙江省自然科学基金资助项目(LH2020F003);黑龙江省高校基本科研业务费资助项目(KYCXTD201903,YYYZX202105)。
针对传统K-means的聚类效果容易受到样本分布影响,且核函数表示能力不强导致对于复杂问题的聚类效果表现不佳的问题,利用深度核的强表示性并通过多核集成方式,提出一种具有强表示能力且分布鲁棒的深度多核K-means(deep multiple kernel ...
关键词：K-MEANS 核聚类 深度多核学习 数据挖掘 梯度下降 
面向在线多标签分类的多核算法
《计算机应用研究》2024年第12期3651-3657,共7页唐朝阳 翟婷婷 郑逸先 
国家自然科学基金资助项目(61906165);江苏省高等学校自然科学研究资助项目(19KJB520064)。
近年来,多核方法已被证实在很多领域上有着比单核更好的性能。然而,现有的在线多标签分类算法大多采用单核方法,并且依赖于离线的核函数选择过程。为了克服这些问题并提升分类性能,提出了一种在线多核多标签分类算法(online multi kerne...
关键词：多标签分类 多核学习 非凸优化 在线学习 
融合深度特征与多核学习的LSTWSVM及其工业应用
《控制与决策》2024年第8期2622-2630,共9页刘颖 刘德彦 吕政 赵珺 王伟 
国家自然科学基金项目(61873048,62003072);国家科技部重点研发计划项目(2017YFA0700300);中央高校基本科研业务费专项资金项目(DUT22JC16);辽宁省应用基础研究计划项目(2023JH2/101600043).
为了提高多核学习(MKL)的表示能力同时降低其计算成本,提出一种融合深度特征与多核学习的最小二乘孪生支持向量机(LSTWSVM)算法.针对支持向量机等核分类器在多核学习中高计算复杂度的问题,提出一种基于边缘错误最小化原则的多核LSTWSVM...
关键词：多核学习 深度学习 最小二乘孪生支持向量机 复杂工业数据建模 
基于神经正切核草图的多核学习方法
《山东大学学报（工学版）》2024年第4期13-20,34,共9页王梅 许传海 王伟东 韩非 
国家自然科学基金资助项目(51774090,62073070);黑龙江省博士后科研启动金资助项目(LBH-Q20080);黑龙江省研究生精品课程建设项目(15141220103)。
为提高多核学习对大规模及分布不均衡问题的处理能力,提出一种基于神经正切核草图的多核学习方法(neural tangent kernel sketch multiple kernel learning, NS-MKL)。应用神经正切核代替单层核函数作为多核学习基核函数,提高多核学习...
关键词：多核学习 神经正切核 核目标对齐 反余弦核 草图算法 
基于差分进化的自适应多核学习技术的研究
《中国新通信》2024年第13期47-49,15,共4页陶琳 张璘 黄新栋 
福建省中青年教师教育科研项目资助(项目编号:JAT200479)。
本文针对部分分类器分类效果不佳是因为特征自身可分性较差的问题提出了解决方法。首先,采用核函数将原始数据投影到高维空间,同时引入多个基本核函数的线性组合来构建最优核函数,以克服单个核函数映射空间的局限性。其次,利用差分进化...
关键词：多核学习 支持向量机 差分进化 
基于多核学习的电子病历多视图聚类研究及应用
《现代计算机》2024年第13期63-67,共5页陈薇薇 蒋翔 孙朝玮 
电子病历的分析和应用是智慧医疗领域研究的热点,提出一种基于多核学习的电子病历多视图聚类模型,对多核学习挖掘电子病历的非线性相关信息和高阶相关性信息、利用谱聚类对融合的核矩阵(相似性矩阵)进行聚类研究,得到多视图数据空间的...
关键词：多核学习 电子病历 多视图聚类 
基于Gram-Schmidt正交化和HSIC的核函数选择方法被引量：1
《计算机技术与发展》2024年第6期148-154,共7页高雅田 贾斯淇 
黑龙江省高等教育教学改革项目(SJGY20210149)。
核方法是一种解决非线性、异构数据的有效方法,核函数的选择问题是核方法中的一个重要课题,对于不同的应用问题,如何选择合适的核函数还没有足够的理论基础,不适当的核函数选取会降低核方法的性能。由此,提出了一种基于Gram-Schmidt正交...
关键词：多核学习 核函数选择 不相关冗余信息 Gram-Schmidt正交化 Hilbert-Schmidt独立准则 
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