黄睿

作品数：24被引量：54H指数：4
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供职机构：上海大学更多>>
发文主题：标签高光谱影像遥感图像月球表面LAPLACIAN更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信文化科学电气工程更多>>
发文期刊：《数据采集与处理》《遥感信息》《上海大学学报（自然科学版）》《工业控制计算机》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市自然科学基金国家教育部博士点基金国家公益性行业科研专项更多>>
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结合双流形映射的不完备多标签学习
《计算机工程》2024年第4期104-112,共9页许智磊 黄睿 
在多标签学习中,有效利用标签相关性可以提高分类性能。然而,由于人工标注标签的主观性和实际应用中标签语义的相似性,通常只能观察到不完备的标签空间,导致标签相关性的估计不准确,使得算法性能下降。针对该问题,提出一种结合双流形映...
关键词：多标签学习 缺失标签 标签相关性 低维流形 双流形映射 
基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择被引量：1
《计算机工程与设计》2022年第7期1898-1904,共7页吴喆君 黄睿 
针对基于稀疏回归的多标签特征选择方法中数据的特征和标签之间线性关系假设不成立的问题,提出一种基于依赖最大化和稀疏回归的多标签特征选择方法(multi-label feature selection with dependence maximization and sparse regression,...
关键词：多标签学习 特征选择 依赖最大化 稀疏回归 低维空间 
基于图拉普拉斯的多标签类属特征选择被引量：2
《上海大学学报（自然科学版）》2022年第2期281-290,共10页吴喆君 黄睿 
国家自然科学基金资助项目(61671283)。
多标签特征选择能够有效去除冗余特征并提升分类精度,是解决“维数灾难”问题的有效方法.然而,已有的多标签特征选择算法是对所有标签选择出相同的特征,忽略了标签与特征之间的内在联系.事实上,每个标签都具有反映该标签特有属性的特征...
关键词：多标签学习 特征选择 类属特征 图拉普拉斯 
基于类属特征的多标签流形学习分类方法被引量：2
《上海大学学报（自然科学版）》2021年第3期525-534,共10页亢浏越 黄睿 孙广玲 
上海市自然科学基金资助项目(16ZR1411100)。
多标签流形学习(multi-label manifold learning,ML^(2))基于特征流形构建标签流形,将标签逻辑值转换为实数值,能更好地反映标签相关性,提高分类性能.但是,ML^(2)与多数多标签分类方法一样,是基于数据的全部特征进行标签预测,没有考虑...
关键词：多标签学习 分类 类属特征 流形学习 标签相关性 
基于标签正负相关性的多标签类属特征学习被引量：2
《计算机工程与设计》2021年第5期1271-1277,共7页黄睿 亢浏越 
国家自然科学基金项目(61671283);上海市自然科学基金项目(16ZR1411100)。
提出一种基于标签正负相关性的多标签类属特征学习方法(multi-label learning with label-specific features based on positive and negative label correlation,LIFTPNL)。基于k近邻的思想构建全局和局部的标签信息矩阵,根据此矩阵计...
关键词：多标签学习 分类 类属特征 标签正负相关性 聚类 
基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择被引量：9
《计算机工程与应用》2018年第19期147-150,共4页蒋伟东 黄睿 
上海市自然科学基金(No.16ZR1411100)
多标签特征选择是针对多标签数据的特征选择技术,提高多标签分类器性能的重要手段。提出一种基于流形学习的约束Laplacian分值多标签特征选择方法(Manifold-based Constraint Laplacian Score,M-CLS)。方法分别在数据特征空间和类别标...
关键词：多标签分类 特征选择 多标签流形学习 Laplacian分值 
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