半监督分类

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跨模态通道权重调整的半监督分类网络
《计算机系统应用》2025年第3期189-200,共12页张力予 
地物分类是遥感图像领域的重要研究方向,近年来高光谱图像和激光雷达数据联合分类的技术备受关注.现有的深度学习模型的分类性能显著依赖于标注样本的丰富度及优质程度,这在实际应用中常构成重大挑战.此外,很多模型未能有效地利用高光...
关键词：深度学习 高光谱图像 激光雷达数据 半监督学习 
一种稳健的半监督自训练分类方法
《计算机与数字工程》2024年第11期3202-3205,3317,共5页陈梦醒 樊亚莉 胡毓榆 
国家自然科学基金青年项目(编号:11401383)资助。
半监督自训练分类器性能很大程度上依赖于伪标签的质量。论文提出一种稳健的带有l2正则化的逻辑回归半监督自训练分类方法。该方法首先在有标签数据集上训练带有l2正则化项的逻辑回归模型作为初始分类器,然后使用随机森林训练残差模型...
关键词：半监督分类 自训练分类 稳健马氏距离 随机森林 残差模型 
基于改进图卷积神经网络的半监督分类
《陕西科技大学学报》2024年第5期191-197,共7页郭文强 薛博丰 候勇严 胡永龙 
陕西省科技厅重点研发计划项目(2024GX-YBXM-113);陕西省西安市科技计划项目(23GXFW0004);陕西科技大学博士科研启动基金项目(2023BJ-01)。
图卷积神经网络(GCN)是一种用于处理图数据的深度学习模型.在经典的GCN中节点之间的聚合,未考虑节点间相似度的特征信息,影响了分类模型的准确性和模型训练的收敛速度.本文提出了一种改进聚合权重的图卷积神经网络IAW-GCN,通过利用描述...
关键词：图卷积神经网络 半监督分类 聚合函数 
基于密度峰值聚类和相对距离的半监督自训练方法
《统计与决策》2024年第17期53-58,共6页孙洁 景志敏 周欢 
半监督自训练方法属于半监督自标记方法的一种,它能同时利用有标记样本和无标记样本来训练分类器。然而,对半监督自训练方法而言,误标记是一个不容忽视的问题。为此,文章提出了一种基于密度峰值聚类和相对距离的半监督自训练方法(STDPRD...
关键词：半监督学习 半监督分类 相对距离 误标记 
基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分类方法被引量：1
《模式识别与人工智能》2024年第8期741-754,共14页王雨晨 邱士远 李培培 胡学钢 
国家自然科学基金项目(No.62376085,62076085,62120106008);合肥综合性国家科学中心大健康研究院健康大数据与群体医学研究所专项资金项目(No.JKS20230030)资助。
实际应用中涌现的大量流数据具有高速到达、海量、动态变化等特点,同时,这些数据流常含有多个标签且只有少量数据被标记,从而带来多标签数据环境下的概念漂移与标签缺失问题.为此,文中提出基于核极限学习机的多标签数据流半监督在线分...
关键词：数据流分类 半监督分类 多标签分类 核极限学习机 概念漂移 
面向鲁棒图结构防御的过参数化图神经网络
《软件学报》2024年第8期3878-3896,共19页初旭 马辛宇 林阳 王鑫 王亚沙 朱文武 梅宏 
国家科技攻关计划(2020AAA0106300);国家自然科学基金(62250008,62222209,62102222,61936011);北京信息科学与技术国家研究中心基金(BNR2023RC01003)。
图数据在现实应用中普遍存在,图神经网络(GNN)被广泛应用于分析图数据,然而GNN的性能会被图结构上的对抗攻击剧烈影响.应对图结构上的对抗攻击,现有的防御方法一般基于图内聚先验进行低秩图结构重构.但是现有的图结构对抗防御方法无法...
关键词：图节点半监督分类 图结构对抗防御 过参数化 隐式正则化 图神经网络 
基于多粒度图与注意力机制的半监督短文本分类
《计算机工程》2024年第5期83-90,共8页游奔 李晓红 姚锦 冯绍杰 
国家自然科学基金(61862058,61967013);甘肃省自然科学基金(20JR10RA076);甘肃省高校产业支撑项目(2022CYZC11)。
短文本语义稀疏模糊、蕴含信息不足、表达不规则等缺陷给短文本分类任务带来了极大的挑战,且现有短文本分类方法通常忽略词项间的交互信息,不能充分挖掘隐含的语义信息,导致分类效率低下。针对上述问题,提出一种基于多粒度图与注意力机...
关键词：短文本分类 半监督分类 图神经网络 注意力机制 多粒度图 
基于聚簇模型重用的概念漂移数据流半监督分类算法被引量：1
《计算机科学》2024年第4期124-131,共8页康伟 黎利辉 文益民 
广西重点研发计划(桂科AB21220023);国家自然科学基金(62366011);广西图像图形与智能处理重点实验室项目(GIIP2306)。
带概念漂移的半监督数据流分类任务中,仅有少部分的数据被标记,这给分类器的训练、概念漂移的检测以及分类器对新概念的适应带来了巨大的挑战。现有的半监督聚簇分类算法仅对分类器池中的聚簇模型进行简单的增量更新,未能有效重用历史...
关键词：数据流 半监督学习 概念漂移 聚簇模型重用 集成学习 
基于半监督小样本学习的北京市臭氧空间分布模式分类研究被引量：2
《地球信息科学学报》2024年第3期725-735,共11页孙津 
中央高校基本科研业务费专项资金项目(423062)。
研究城市臭氧空间分布模式有助于分析污染成因,也能够为污染防治提供科学依据。但过去多基于站点数据分析浓度平均分布的概括性特征,对全域浓度分布平面的描述有限,也很少进行分类研究,无法更全面地看待污染分布的多种模式及其时间变化...
关键词：臭氧 空间格局 半监督分类 图像分类 小样本学习 样本迁移 季节性 北京 
基于虚拟样本伪标签生成的高光谱图像分类
《辽宁师范大学学报（自然科学版）》2024年第1期86-92,共7页谢福鼎 雷潇涵 
国家自然科学基金资助项目(61772252)。
半监督高光谱图像分类的精度一般随着标记像素数的增加而提高.然而,标签样本的获得费时费力,且依赖于专家知识.针对这个问题,提出了一种通过少量标签样本生成具有伪标签的虚拟样本新方法.基于数学中的凸集理论,所提出的方法利用少量的...
关键词：高光谱图像 虚拟样本 伪标签 半监督分类 凸集 
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