半监督学习算法

作品数：37被引量：134H指数：7
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基于半监督学习的电力审计数据异常检测研究
《电气技术与经济》2025年第3期258-260,共3页俞融斌 
电力审计数据来源于多个系统,由于数据录入错误、设备故障、网络传输问题等原因,电力审计数据中包含大量的异常值,降低了异常检测的精准度。因此,提出基于半监督学习的电力审计数据异常检测方法。通过数据清洗与特征提取,实现电力审计...
关键词：数据异常 电力系统 审计 数据检测 半监督学习算法 
一种基于半监督学习算法的网络攻击检测系统
《辽东学院学报（自然科学版）》2024年第1期47-53,共7页张雅茹 
为应对网络攻击事件日益高发等难题,以自适应增强算法为基础,采用自我训练方式设计一种基于半监督学习的网络攻击检测算法。基于所提算法设计网络攻击检测系统,该设计系统主要包含数据采集、处理及检测单元。实验结果表明,在KDDTest数...
关键词：半监督学习 网络安全 检测系统 自适应增强 攻击流量 
基于最大间隔和流形假设的半监督学习算法被引量：1
《计算机科学》2024年第2期259-267,共9页戴伟 柴晶 刘雅娇 
国家自然科学基金(62166046);云南省智能系统与计算重点实验室开放课题(ISC23Y01).
半监督学习是一种介于监督学习和无监督学习之间的弱监督学习模式,其在学习过程中将少量标记示例和大量未标记示例结合起来构建模型,以期取得比监督学习仅使用标记示例更高的学习精度。在该学习模式下,文中提出了一种将最大间隔准则和...
关键词：半监督学习 最大间隔 流形假设 标记置信度 支持向量机 
半监督学习算法下数字化信息归并分类仿真
《计算机仿真》2023年第12期502-505,562,共5页胡建平 严永康 
江苏省高校哲学社会科学研究项目(2019SJA1473)。
由于数字化信息具有无限性、高维度以及不平衡等特征,难以准确分类,为此提出基于半监督学习的数字化信息归并分类算法。检测原始数字化信息中的概念漂移数据,滤除噪声数据,降低对后续分类结果精度的影响;利用半监督学习训练K均值聚类算...
关键词：半监督学习 数字化信息 归并分类 均值聚类算法 簇中心 
自训练新类探测半监督学习算法被引量：1
《计算机科学与探索》2023年第9期2184-2197,共14页何玉林 陈佳琪 黄启航 菲律普弗尼尔-维格 黄哲学 
国家自然科学基金面上项目(61972261);广东省自然科学基金面上项目(2023A1515011667);深圳市基础研究重点项目(JCYJ20220818100205012);深圳市基础研究面上项目(JCYJ20210324093609026)。
传统的半监督学习算法(SSL)存在适用范围有限和泛化能力不足的缺陷,尤其是当训练数据集中出现未见标签的新类样本时,算法的性能将在很大程度上受到影响。基于人工标注的有标记样本获取方式需要领域专家的参与,消耗了高昂的时间和财力成...
关键词：半监督学习(SSL) 新类探测 自训练 极限学习机 最大平均差异 分布一致性 
基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估被引量：5
《电力自动化设备》2023年第7期110-116,共7页卫志农 李超凡 丁爱飞 孙国强 黄蔓云 臧海祥 方熙程 
国家自然科学基金资助项目(U1966205)。
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自...
关键词：暂态稳定评估 机器学习 半监督学习 三体训练算法 堆叠稀疏自动编码器 
基于人工蜂群的移动终端大数据半监督推荐
《计算机仿真》2022年第7期497-501,共5页郑捷 杨兴耀 于炯 李想 
国家自然科学基金项目(61862060,61966035,61562086);新疆维吾尔自治区教育厅项目(XJEDU2016S035);疆大学博士科研启动基金项目(BS150257)。
传统移动终端大数据推荐算法无法获取数据项目类间与类内分布信息熵,样本标记出现偏差,导致推荐精度偏低,用户满意度偏低。提出移动终端大数据半监督推荐算法。结合项目评分矩阵和属性矩阵,运算用户偏好权值,引入信息熵概念,获取项目属...
关键词：移动终端大数据 半监督学习算法 人工蜂群算法 目标函数 加权平均值 
ReLSL:基于可靠标签选择与学习的半监督学习算法被引量：3
《计算机学报》2022年第6期1147-1160,共14页魏翔 王靖杰 张顺利 张迪 张健 魏小涛 
国家自然科学基金(61906014,61976017,61902019);北京市自然科学基金(4202056)资助.
深度神经网络在众多视觉表征领域取得了显著的成功,如目标检测、识别等.然而,需要大量良好标记的数据进行训练是它们最普遍的限制之一.在实际应用中,为每一个要学习的新任务建立庞大的标记数据集是极其昂贵,甚至是不可行的.半监督深度学...
关键词：半监督深度学习 极少标签 鲁棒性 标签传播 特征提取 
小样本下基于Wasserstein距离的半监督学习算法被引量：2
《计算机工程与应用》2022年第5期193-199,共7页马幪浩 王喆 
上海市科技计划项目(20511100600);国家自然科学基金(62076094)。
近年来,基于大规模标记数据集的深度神经网络模型在图像领域展现出优秀的性能,但是大量标记数据昂贵且难以收集。为了更好地利用无标记数据,提出了一种半监督学习方法Wasserstein consistency training(WCT),通过引入Jensen-Shannon散...
关键词：小样本 半监督学习 对抗样本 深度神经网络 
基于原型学习改进的伪标签半监督学习算法被引量：5
《中国科学院大学学报（中英文）》2021年第6期841-851,共11页杨雨龙 郭田德 韩丛英 
国家自然科学基金(11731013,U19B2040,11991022);中国科学院战略性先导科技专项(XDA27000000)资助。
近年来,基于图像增广和一致性正则化的半监督学习(semi-supervised learning,SSL)方法被广泛应用并取得了很大的成功。然而,由于伪标签算法存在“认知偏误”问题,即模型的错误通过伪标签累积从而难以改正,因此很少有人关注基于伪标签(ps...
关键词：半监督学习 伪标签 MixUp 图注意力模型 原型学习 
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