半监督学习

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基于半监督学习的单视角点云三维人体姿态与形状估计
《图学学报》2025年第2期393-401,共9页方程浩 王康侃 
国家自然科学基金(62472224);中央高校基础研究基金(NJ2023032);浙江大学计算机辅助设计与图形系统全国重点实验室开放课题(A2311);南京大学计算机软件新技术全国重点实验室开放课题(KFKT2024B37)。
在有限标签样本的条件下,单视角点云的三维人体姿态和形状估计一直存在模型估计精度低、泛化能力弱等问题。现有的方法通常采用微调方法优化模型,但对新样本的微调步骤大大增加了运行复杂度,本质上没有提高模型的泛化能力。为解决以上问...
关键词：三维人体姿态与形状估计 单视角点云 半监督学习 伪标签 点云数据增强 
基于半监督学习的称重衡器传感器干扰源定位
《电子设计工程》2025年第7期168-171,176,共5页何开宇 李鹏飞 江浩 石岩 
称重衡器传感器的光电耦合器限制了上下级电路的隔离效果,难以根据传感器传输范围划分干扰源影响范围,干扰源定位误差较大。因此,提出基于半监督学习的称重衡器传感器干扰源定位方法。考虑正常传感器节点与被干扰节点的位置分布,设置多...
关键词：称重衡器传感器 半监督学习 唤醒机制 干扰源范围 MLP神经网络 
基于ELMAE的半监督集成学习软测量方法
《控制工程》2025年第4期653-663,共11页李友维 金怀平 杨彪 陈祥光 
国家自然科学基金资助项目(61863020,62163019);云南省应用基础研究计划项目(202101AT070096)。
软测量技术广泛用于流程工业中实时估计难以测量的关键变量,但其性能常常受限于标记样本缺乏、特征提取不当、单一模型性能不佳等问题。为此,提出了一种新的半监督集成学习软测量方法。该方法将隐特征提取、半监督学习、集成学习融合到...
关键词：软测量方法 半监督学习 集成学习 极限学习机自编码器 伪标记 协同训练 
基于多源半监督学习的牙齿结构分割
《数据与计算发展前沿(中英文)》2025年第2期175-185,共11页贾子昂 
【目的】现有的牙齿结构分割研究中,牙齿数据具有成本高昂和来源复杂的特点,研究人员普遍选择在多源数据集上使用半监督方法构建深度学习网络,而从多源未标注数据中学习差异成为新的挑战。【方法】本研究以半监督算法Mean-Teacher为核心...
关键词：人工智能 医学影像 迁移学习 深度学习 牙齿分割 
半监督偏多标签特征选择
《计算机科学》2025年第4期161-168,共8页武优 王静 李培培 胡学钢 
国家自然科学基金(62376085,62076085,62120106008);大健康研究院健康大数据与群体医学研究所专项资金(JKS2023003)。
多标签特征选择是一种有效的特征降维技术,旨在从原始特征空间中筛选出具有区分力的特征子集。然而,传统的多标签特征选择方法面临着标注精度下降的问题。在真实的数据中,实例被候选标签集标注,候选标签除相关标签外,还混杂着噪声标签,...
关键词：多标签特征选择 偏多标签学习 半监督学习 特征降维 噪声标签 
一种基于半监督高斯混合聚类的雷达信号侦察结果正确性评估方法
《电子信息对抗技术》2025年第2期32-41,共10页李悦 甘荣兵 
随着电子对抗的发展,各种新型电子对抗设备的应用使电子对抗中的电磁环境愈发复杂,也对电子侦察设备形成正确侦察结果的能力提出了更高要求。电子侦察能够获取敌方雷达辐射源的参数和位置等信息,是进一步实施电子干扰等对抗手段的基础...
关键词：半监督学习 高斯混合模型 电子侦察 效能评估 
深度学习领域单视图三维物体重建研究综述
《中国图象图形学报》2025年第4期922-952,共31页刘草 曹婷 康文雄 蒋朝辉 阳春华 桂卫华 梁骁俊 
鹏城实验室重大攻关项目;国家自然科学基金项目(62103206,62376100);中国博士后科学基金资助项目(2021M701804)。
从单个视图恢复物体三维结构信息是计算机视觉的重要研究方向,在工业生产、医疗诊断和虚拟现实等领域发挥重要作用。传统单视图三维物体重建方法需要结合几何模板和几何假设以完成特定场景对象的三维重建任务。而当前基于深度学习的单...
关键词：深度学习 三维物体重建 单视图 有监督学习 无监督学习 半监督学习 
基于半监督学习算法的城市轨道交通电力系统故障分类研究
《电气技术与经济》2025年第4期28-30,共3页赵慧 布吉勇 
城市轨道交通电力系统作为城市轨道交通运营的核心部分,其稳定性和可靠性直接关系到城市轨道交通的安全性和效率。然而城市轨道交通电力系统故障类型复杂多样,因此提出了基于半监督学习算法的城市轨道交通电力系统故障分类方法。通过信...
关键词：半监督学习算法 轨道交通 故障分类 电力系统 同步相量 
基于少量剖面标注的三维地质异常体识别方法
《地球物理学报》2025年第3期1116-1129,共14页朱世龙 孙龙祥 朱剑兵 袁晨辉 康宇 吕文君 
国家自然科学基金面上项目(62273319);安徽省科学技术厅中央引导地方科技发展专项(202407a12020009);国家自然科学基金重点项目(62033012);中国石化科技攻关项目(PE19008-8);胜利油田重点科技项目(YKJ2201)资助。
地质异常体识别是地震相解释、油气勘探等地质分析任务中不可或缺的一环.传统的地质异常体检测方法需要大量的人工工作,在很大程度上依赖于专家的经验和专业知识.本文提出一种基于少量剖面标注的三维地质异常体识别方法,大大减少了人工...
关键词：三维地震数据 地质异常体识别 半监督学习 语义分割 自训练 
基于元学习的半监督声音事件检测方法
《计算机科学》2025年第3期222-230,共9页沈雅馨 高利剑 毛启容 
国家自然科学基金(62176106);江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX22_3668);江苏大学应急管理学院专项科研项目(KY-A-01)。
现有的半监督声音事件检测方法直接使用强标签合成样本、弱标签真实样本和无标签真实样本进行训练,以缓解标签样本量不足的问题。然而,合成和真实数据域之间存在不可避免的分布差异,这种差异会干扰模型梯度优化方向,从而限制模型的泛化...
关键词：声音事件检测 元学习 一致性正则化 半监督学习 深度学习 
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