刘波

作品数：25被引量：29H指数：2
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供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>
发文主题：标签支持向量机多示例学习不确定数据学习算法更多>>
发文领域：自动化与计算机技术经济管理理学更多>>
发文期刊：《计算机应用》《计算机科学与应用》《计算机工程与设计》《计算机与现代化》更多>>
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基于任务权重自动优化的多任务序数回归算法
《计算机应用研究》2024年第4期1052-1057,共6页曾梦岳 肖燕珊 刘波 
国家自然科学基金资助项目(62076074)。
目前,只有少量面向多任务学习的序数回归方法。这些方法假设不同的任务具有相同的权重,对整体模型具有相同的贡献。然而,在真实应用中,不同任务对于整体模型的贡献往往是不同的。为此,提出了一种基于任务权重自动优化的多任务序数回归...
关键词：序数回归 多任务学习 权重优化 
基于多核学习的单分类多示例学习算法
《广东工业大学学报》2024年第2期101-107,共7页古慧敏 肖燕珊 刘波 
国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)。
将多核学习引入到单分类多示例学习中,提出了一种基于多核学习的单分类多示例支持向量数据描述算法,解决了多核学习方法在实际应用中多示例数据具有比较复杂分布结构的学习问题。本文算法是将多个示例数据通过多个不同的核函数多核映射...
关键词：多核学习 单分类 支持向量数据描述 多示例学习 
基于最小二乘孪生支持向量机的不确定数据学习算法被引量：1
《广东工业大学学报》2024年第1期79-85,共7页刘锦能 肖燕珊 刘波 
国家自然科学基金资助项目(62076074)。
孪生支持向量机通过计算2个二次规划问题,得到2个不平行的超平面,用于解决二分类问题。然而在实际的应用中,数据通常包含不确定信息,这将会对构建模型带来困难。对此,提出了一种用于求解带有不确定数据的最小二乘孪生支持向量机模型。首...
关键词：最小二乘 孪生支持向量机 不平行平面学习 数据不确定性 分类 
基于通道注意力机制的中药饮片图像识别方法被引量：1
《自动化与信息工程》2023年第5期63-67,73,共6页周苏娟 李嘉涛 何啟森 孟江 刘波 
国家自然科学基金资助项目(82173973,81473352)。
针对中药饮片识别采用人工方式存在的耗费人力物力、主观性强,容易造成偏差等问题,提出基于通道注意力机制的中药饮片图像识别方法。首先,构建中药饮片图像数据库;然后,采用改进的AlexNet模型对莪术、姜、橘核和牡丹皮的饮片图像进行识...
关键词：中药饮片 图像识别 通道注意力机制 AlexNet模型 
一分类最优间隔分布机
《计算机应用研究》2023年第9期2749-2754,共6页林钧涛 肖燕珊 刘波 
国家自然科学基金资助项目(62076074)。
现有的一分类支持向量机算法基于优化最小间隔的思想,只考虑了样本靠近空间原点一侧的噪声,对噪声信息较为敏感。针对该问题,通过优化间隔分布思想,同时考虑样本靠近空间原点和远离空间原点两侧的噪声,提高一分类支持向量机算法的抗噪...
关键词：一分类学习 间隔分布 一分类支持向量机 
基于自步学习策略的归纳式迁移学习模型研究被引量：2
《广东工业大学学报》2023年第4期31-36,共6页张宇 刘波 
国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)。
在机器学习任务中很多时候是单任务学习,所以往往会忽略学习任务之间的相关性,并且在单任务学习中容易忽略样本的复杂度,为此,本文提出了一种新的基于自步学习策略的归纳式迁移学习模型,通过对当前多个相关的源任务共享参数学习构建一...
关键词：自步学习 归纳式迁移学习 支持向量机 
基于不确定比例标签信息的多视角学习
《计算机应用研究》2023年第7期2039-2044,共6页赖剑涛 刘波 
国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)。
针对现实应用中所获取的比例标签数据存在噪声污染而标注困难的局限性,提出将多视角学习应用到不确定比例标签学习中以提高分类器的准确率和稳定性。首先,所提出的方法利用核方法映射多视角信息到特征空间以及引入超实例标签表示比例标...
关键词：多视角学习 比例标签学习 不确定数据 核函数 
结合集成学习与迁移学习的标签比例学习方法被引量：1
《计算机应用研究》2023年第5期1422-1427,共6页罗旭斌 刘波 
国家自然科学基金资助项目(61876044,62076074)。
标签比例学习(LLP)是一种将实例放入包中的机器学习方法,它只提供包中的实例信息和标签比例信息,而不提供标签信息。针对多个相关任务的LLP问题,提出了一种基于迁移学习的标签比例集成学习模型,简称AT-LLP,该模型通过在任务之间构建共...
关键词：机器学习 标签比例学习 迁移学习 集成学习 
融合语义差别和流型学习的偏标记学习方法
《计算机应用研究》2023年第3期760-765,共6页赵亮 肖燕珊 刘波 古慧敏 
国家自然科学基金资助项目(62076074)。
偏标记学习是一种重要的弱监督学习框架。在偏标记学习中,每个实例与一组候选标记相关联,它的真实标记隐藏在候选标记集合中,且在学习过程中不可获知。为了消除候选标记对学习过程的影响,提出了一种融合实例语义差别最大化和流型学习的...
关键词：偏标记学习 流型学习 语义差别 
面向不确定数据的序数回归算法被引量：1
《计算机工程与设计》2023年第1期174-181,共8页李晰 肖燕珊 刘波 
国家自然科学基金项目(61672169)。
现有的序数回归方法能够利用先验的有序信息获得比一般多分类方法更加优越的性能,但忽略了仪器不精密和环境扰动等因素产生的复杂不确定性数据。针对序数回归中数据存在的不确定信息问题,基于最大间隔原理,构建面向不确定数据的支持向...
关键词：机器学习 多分类学习 不确定数据 序数回归 有序信息 最大间隔原理 支持向量机 
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