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结合候选区域距离度量学习与CNN分类回归联合的左心室检测 预览
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作者 王旭初 翟随强 +1 位作者 牛彦敏 葛永新 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期474-487,共14页
心脏MRI左心室自动检测在心脏疾病计算机辅助诊断中具有重要价值,针对左心室候选区域与周边组织分布复杂而导致区分度低的问题,提出结合候选区域2级距离度量学习与CNN分类回归联合学习的左心室检测方法.在候选区域生成阶段,利用超像素... 心脏MRI左心室自动检测在心脏疾病计算机辅助诊断中具有重要价值,针对左心室候选区域与周边组织分布复杂而导致区分度低的问题,提出结合候选区域2级距离度量学习与CNN分类回归联合学习的左心室检测方法.在候选区域生成阶段,利用超像素产生初始区域并合并为中间区域,设计有监督的2级距离度量学习算法,融合中间区域来构建目标候选区域;在检测阶段,以CNN分类与回归联合学习的方式定位候选区域,并设计难例样本挖掘策略对模型进行微调,以缓解样本不均衡问题.将该方法与扩展的4种变体方法(改变或舍弃部分模块)在公开心脏图谱数据集(CAP)上进行了实验,结果表明该方法中各模块设置具有合理性;与Fast R-CNN和基于SSAE方法的检测结果相比,该方法取得了较高的检测精度. 展开更多
关键词 左心室检测 候选区域生成 距离度量学习 超像素 卷积神经网络
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适于移动终端字符识别环境的自适应多阈值二值化方法 预览
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作者 朱德利 杨德刚 +1 位作者 胡蓉 万辉 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期315-320,共6页
为了解决移动终端字符识别应用中光照不均匀、环境不可控而导致的图像二值化效果不佳的问题,提出一种基于积分图快速计算的多阈值自适应二值化方法。该方法首先以待求点为中心设置一个特定尺寸的滑窗,计算该滑窗内所有点的均值,再根据... 为了解决移动终端字符识别应用中光照不均匀、环境不可控而导致的图像二值化效果不佳的问题,提出一种基于积分图快速计算的多阈值自适应二值化方法。该方法首先以待求点为中心设置一个特定尺寸的滑窗,计算该滑窗内所有点的均值,再根据高斯函数加权计算当前滑窗的两个前置滑窗的均值。设置均值松弛因子来衡量当前点的光照情况。像素点的松弛阈值依据该点的松弛因子和光照情况的评价综合计算获得。以Lenovo ZUK Z2 Pro作为实验设备,在Android操作系统中编写程序,进行文字识别精度的测试。所提算法对前景划分的平均召回率为95.5%,平均准确率为91%。调用Tesseract 4.0的原生OCR识别引擎进行验证,在不规则阴影、多层次光照、线性光线变化等环境下,算法的文字识别准确率分别为96.8%,98.2%和93.2%,高于其他预处理算法。所提算法具有较强的鲁棒性和自适应能力,能满足移动终端字符识别应用的图像预处理要求。 展开更多
关键词 移动终端 图像处理 积分图像 自适应二值化 字符识别
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基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割 预览
3
作者 曾绍华 唐文密 +1 位作者 詹林庆 黄秀芬 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第19期200-208,共9页
野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立... 野外自然环境下采集的紫色土图像背景复杂,将紫色土区域从背景中分割出来是应用机器视觉对紫色土进一步分析处理的首要工作。该文提出基于自适应密度峰值聚类的野外紫色土彩色图像分割算法。该方法首先构造基于熵的相似度矩阵,从而建立基于类间方差最大化类内方差最小化准则的灰度变换优化模型,求解优化模型获得一个提升了紫色土与背景间分离特性的灰度图像。然后,构建无参的密度公式和一个中心决策度量来自动获取聚类中心,实现在密度峰值聚类算法框架下紫色土图像的自适应分割。最后,设计边界提取与区域填充的后处理算法获得完整的紫色土土壤区域图像。通过使用常规样本集、鲁棒样本集试验测试,结果显示:该文分割算法的初分割平均分割精度分别为93.45%和87.40%,比采用原始密度峰值聚类算法的平均分割精度分别提高3.16和12.47个百分点。经该文算法初分割、后处理,平均分割精度分别提高到96.30%和91.63%,平均耗时分别为0.36和0.35 s。研究结果为野外紫色土彩色图像的自适应分割提供参考。 展开更多
关键词 图像分割 土壤 聚类算法 自适应 机器视觉
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紫色土彩色图像的H阈值分割
4
作者 程蓉 曾绍华 +3 位作者 罗俣桐 付登伟 王帅 杨圣明 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期84-93,共10页
【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近... 【目的】将研究对象紫色土自然断面图像从复杂背景中分割出来,以消除复杂背景的影响,为对紫色土视觉图像进一步分析处理、识别打下基础。【方法】通过对紫色土自然断面图像统计分析,证明它的H域有良好的聚集特征,且在95%和97%置信点近似于正态分布;因此,根据正态分布确定紫色土壤自然断面的H阈值,分割紫色土壤自然断面图像。【结果】用获得的二值分割图像与原图像计算哈达玛积,分割提取出了完整的紫色土自然断面区域图像。【结论】算法分析及仿真实验显示:相对于对比算法,新的算法分割速度更快,分割提取出的紫色土自然断面图像更完整;该算法有效。 展开更多
关键词 紫色土图像 彩色图像分割 H域阈值
“满足学生成长发展需求和期待”的内涵要义和外延深意--基于高校思想政治理论课和思想政治教育工作的视角 预览
5
作者 刘军 傅帆 姜扬 《重庆师范大学学报:社会科学版》 2019年第5期82-88,共7页
习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上对办好思想政治理论课作出了重要指示,并在全国高校思想政治工作会议提出思想政治教育要"满足学生成长发展需求和期待"。本文围绕什么是"满足学生成长发展需求和期待"... 习近平总书记在学校思想政治理论课教师座谈会上对办好思想政治理论课作出了重要指示,并在全国高校思想政治工作会议提出思想政治教育要"满足学生成长发展需求和期待"。本文围绕什么是"满足学生成长发展需求和期待"、怎样"满足学生成长发展需求和期待"等问题展开深入的分析探讨,力求从高校思想政治理论课的视角深刻领会其内涵要义,并在高校思想政治教育工作中准确理解其外延深意,真正把握其实质和新形势下对高校思想政治教育工作的实践要求。 展开更多
关键词 学生成长发展 高校 思想政治理论课 马克思主义理论教育
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改进SLIC的紫色土彩色图像分割
6
作者 吴亚兰 曾绍华 +1 位作者 曾卓华 刘萍 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第5期106-116,共11页
【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义SLIC算法的颜色空间距离,实现SLIC算法改进,利用改进SLIC... 【目的】从野外采集的紫色土机器视觉彩色图像往往具有复杂背景,需要研究从中分割提取紫色土区域图像,为紫色土视觉图像识别打下基础。【方法】首先,引入闵可夫斯基距离重新定义SLIC算法的颜色空间距离,实现SLIC算法改进,利用改进SLIC算法实现对紫色土彩色图像的超像素初分割;然后,重构基于a分量的度量anew拉伸紫色土与背景差异,利用重构anew定义超像素之间的相似度,并根据类间方差最大准则建立优化模型,优化超像素之间相似度的合并阈值,根据阈值从初分割图像中心超像素开始由内而外合并紫色土超像素;最后,提出填充算法来填充紫色土区域内部空洞,获得最终分割提取的紫色土区域图像。【结果】仿真实验图像结果显示:提出的算法从具有复杂背景的野外采集的紫色土机器视觉彩色图像中,分割提取紫色土区域图像是有效的;对有不同阴影覆盖的视觉图像样本的分割提取也具有有效性;仿真实验定量分析的数据结果显示:提出的算法相对于用来对比的阈值分割算法、聚类分割算法、已有的改进SLIC算法在杰卡德系数评价指标上有一定程度的提高。【结论】提出的算法对从紫色土机器视觉彩色图像中完整分割提取紫色土区域图像,能实现自适应分割,算法是有效的。 展开更多
关键词 紫色土 彩色图像分割 SLIC算法
基于切比雪夫不等式的紫色土彩色图像分割
7
作者 曾绍华 罗俣桐 +2 位作者 杨圣明 王帅 曾卓华 《西南大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期141-150,共10页
野外采集的机器视觉图像往往包含复杂背景,会对机器视觉识别紫色土产生影响,为了避免背景干扰,分割提取紫色土区域图像是首要的工作.本文应用3×3小子阵的标准差测度,建立模型优化紫色土区域的土壤与杂质类间和类内方差比,获得优化... 野外采集的机器视觉图像往往包含复杂背景,会对机器视觉识别紫色土产生影响,为了避免背景干扰,分割提取紫色土区域图像是首要的工作.本文应用3×3小子阵的标准差测度,建立模型优化紫色土区域的土壤与杂质类间和类内方差比,获得优化的置信概率P和H域分割阈值,提出了一种基于切比雪夫不等式的自适应H阈值分割算法,实现基于图像自身紫色土特征的自适应分割,提升初分割出紫色土区域图像的精度.针对初分割结果中的孤立点、离散小土块和空洞,提出了从图像中心点出发的剔除背景区域孤立点和离散小土块的螺旋生长算法和基于4方向边界点确认的紫色土区域的空洞填充算法.仿真实验结果显示:自适应切比雪夫阈值分割算法与螺旋生长算法和空洞填充算法结合,分割提取出紫色土区域图像的误分率降低到3.24%,总时间花销更少,算法是有效的. 展开更多
关键词 切比雪夫不等式 自适应阈值 图像分割
基于加权K最近邻改进朴素贝叶斯自训练算法
8
作者 李婷婷 吕佳 《武汉大学学报:理学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期465-471,共7页
针对传统半监督自训练方法在学习朴素贝叶斯分类器过程中容易误标记无标记样本,且整个过程未能利用到训练样本的空间结构信息,导致正确率不高的问题,提出了一种基于加权K最近邻改进朴素贝叶斯自训练算法。该算法利用加权K最近邻算法计... 针对传统半监督自训练方法在学习朴素贝叶斯分类器过程中容易误标记无标记样本,且整个过程未能利用到训练样本的空间结构信息,导致正确率不高的问题,提出了一种基于加权K最近邻改进朴素贝叶斯自训练算法。该算法利用加权K最近邻算法计算出无标记样本的隶属度,通过隶属度选出与已标记样本空间结构相近的样本,使得朴素贝叶斯分类器在一个较好的空间结构上对未标记样本进行分类,充分地利用样本的空间结构信息,从而降低了自训练过程中的迭代错误。在UCI和Kaggle数据集上的对比实验结果表明,该方法的性能相对于传统半监督自训练算法有所改善。 展开更多
关键词 半监督学习 自训练方法 朴素贝叶斯 加权K最近邻 置信度
结合主动学习和密度峰值聚类的协同训练算法 预览
9
作者 龚彦鹭 吕佳 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期2297-2301,共5页
针对协同训练算法对模糊度高的样本容易标记错误导致分类器精度降低和协同训练在迭代时选择加入的无标记样本隐含有用信息不够的问题,提出了一种结合主动学习和密度峰值聚类的协同训练算法。在每次迭代之前,先选择模糊度高的无标记样本... 针对协同训练算法对模糊度高的样本容易标记错误导致分类器精度降低和协同训练在迭代时选择加入的无标记样本隐含有用信息不够的问题,提出了一种结合主动学习和密度峰值聚类的协同训练算法。在每次迭代之前,先选择模糊度高的无标记样本主动标记后加入有标记样本集,然后利用密度峰值聚类对无标记样本聚类得到每个无标记样本的密度和相对距离。迭代时选择具有较高密度和相对距离较远的无标记样本交由朴素贝叶斯(NB)分类,反复上述过程直到满足终止条件。利用主动学习标记模糊度高的样本能够改善分类器误标记识别问题,利用密度峰值聚类能够选择出较好表现数据空间结构的样本。在UCI的8个数据集和Kaggle的pima数据集上的实验表明,与SSLNBCA算法相比,所提算法的准确率最高提升6.7个百分点,平均提升1.46个百分点。 展开更多
关键词 协同训练 主动学习 密度峰值 朴素贝叶斯 视图
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基于新型间谍技术的半监督自训练正例无标记学习 预览
10
作者 李婷婷 吕佳 范伟亚 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期2822-2828,共7页
正例无标记(PU)学习中的间谍技术极易受噪声和离群点干扰,导致划分的可靠正例不纯,且在初始正例中随机选择间谍样本的机制极易造成划分可靠负例时效率低下,针对这些问题提出一种结合新型间谍技术和半监督自训练的PU学习框架。首先,该框... 正例无标记(PU)学习中的间谍技术极易受噪声和离群点干扰,导致划分的可靠正例不纯,且在初始正例中随机选择间谍样本的机制极易造成划分可靠负例时效率低下,针对这些问题提出一种结合新型间谍技术和半监督自训练的PU学习框架。首先,该框架对初始有标记样本进行聚类并选取离聚类中心较近的样本来取代间谍样本,这些样本能有效地映射出无标记样本的分布结构,从而更好地辅助选取可靠负例;然后对间谍技术划分后的可靠正例进行自训练提纯,采用二次训练的方式取回被误分为正例样本的可靠负例。该框架有效地解决了传统间谍技术在PU学习中分类效率易受数据分布干扰以及随机间谍样本影响的问题。通过9个标准数据集上的仿真实验结果表明,所提框架的平均分类准确率和F-值均高于基本PU学习算法(Basic_PU)、基于间谍技术的PU学习算法(SPY)、基于朴素贝叶斯的自训练PU学习算法(NBST)和基于迭代剪枝的PU学习算法(Pruning)。 展开更多
关键词 正例无标记学习 间谍技术 半监督自训练 聚类 可靠负例 可靠正例
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基于虚拟情境的小学作文教学模式探究 预览
11
作者 张莉莉 马燕 《数字教育》 2019年第3期68-72,共5页
如何在小学作文教学中运用合适的教学模式,是解决学习者学习情境受限与提高写作水平的关键。文章基于虚拟现实技术,借助三维可视化工具Lumion,以情境学习理论为指导,探索基于VR技术的情境教学模式,运用虚拟现实技术来辅助教与学,通过运... 如何在小学作文教学中运用合适的教学模式,是解决学习者学习情境受限与提高写作水平的关键。文章基于虚拟现实技术,借助三维可视化工具Lumion,以情境学习理论为指导,探索基于VR技术的情境教学模式,运用虚拟现实技术来辅助教与学,通过运用三维动画设计软件来展现情境学习的重要性。对学生的感官进行直接的刺激,在原有认知结构的基础上,主动地去建构新知识。以学生作文学习情境的创设来展示,将该技术运用于作文教学中,来提高教学效果,激发学生的学习兴趣。 展开更多
关键词 虚拟现实 情境学习 作文教学模式
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基于3D打印技术的一种电子商务购物模式研究 预览
12
作者 周会菊 李明勇 《现代信息科技》 2019年第3期172-174,共3页
未来3D打印机将广泛应用,进入千家万户。在此基础上,我们可以实现一种基于3D打印技术的电商购买模式。人们在网上购物将借助3D打印机来完成,相比传统电商购物,买家通过网络搜索到的是该商品3D打印的设计图数据而不是通过物流快递的商品... 未来3D打印机将广泛应用,进入千家万户。在此基础上,我们可以实现一种基于3D打印技术的电商购买模式。人们在网上购物将借助3D打印机来完成,相比传统电商购物,买家通过网络搜索到的是该商品3D打印的设计图数据而不是通过物流快递的商品实体,买家通过购买商品设计图,再通过3D打印机打印出商品实体。此模式可以改变现有电子商务模式、创造新物流模式。 展开更多
关键词 3D打印 电子商务 网络购物
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教育硕士职业胜任能力影响因素的实证研究 预览
13
作者 马燕 陈星 胡慧丽 《重庆师范大学学报:社会科学版》 2019年第4期67-75,共9页
了解在读教育硕士职业胜任能力的现状,探讨不同因素对教育硕士职业胜任能力的影响,对高校教育硕士培养方案的改革以及教育硕士就业核心竞争力的提升有着重要的现实意义。基于实证研究的方法,对高校在读教育硕士展开问卷调查,并将调查数... 了解在读教育硕士职业胜任能力的现状,探讨不同因素对教育硕士职业胜任能力的影响,对高校教育硕士培养方案的改革以及教育硕士就业核心竞争力的提升有着重要的现实意义。基于实证研究的方法,对高校在读教育硕士展开问卷调查,并将调查数据结果进行数理分析与结构方程模型分析,可以发现在读教育硕士职业胜任能力良好;个人背景差异对教育硕士职业胜任能力有一定影响;高阶职业素养和职业价值观对教育硕士职业胜任能力具有显著正向影响;职业价值观对基本职业素养和高阶职业素养均具有显著正向影响;基本职业素养对高阶职业素养具有显著正向影响;基本职业素养对教育硕士职业胜任能力影响不大。 展开更多
关键词 教育硕士 职业胜任能力 高阶职业素养 基本职业素养 职业价值观
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基于学习行为大数据的深度学习分析模型及实现 预览
14
作者 陈星 马燕 《数字教育》 2019年第2期19-23,共5页
近年来,随着互联网和通信技术的快速发展,利用技术工具辅助深度学习研究、提高深度学习效果,成为深度学习研究的新重点。文章以深度学习理论为依据,以诊断深度学习结果、干预深度学习过程、预测最终表现为目标导向,通过比较研究法对现... 近年来,随着互联网和通信技术的快速发展,利用技术工具辅助深度学习研究、提高深度学习效果,成为深度学习研究的新重点。文章以深度学习理论为依据,以诊断深度学习结果、干预深度学习过程、预测最终表现为目标导向,通过比较研究法对现有学习分析模型的共性与差异性的探究,构建深度学习分析模型,以期为探究学习行为与深度学习提供新的思路。 展开更多
关键词 深度学习 比较研究法 学习分析模型 学习行为
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教育硕士专业学位研究生导师满意度评价研究 预览
15
作者 杨揄娟 马燕 邓丽姣 《重庆第二师范学院学报》 2019年第6期89-93,124,共6页
构建教育硕士专业学位研究生导师评价模型,研究教育硕士专业学位研究生导师满意度的现状,对改善和优化教师教学能力有着重要的现实意义。从顾客满意度理论出发,以教育硕士专业学位研究生导师满意度、研究生导师期望、师德师风质量、教... 构建教育硕士专业学位研究生导师评价模型,研究教育硕士专业学位研究生导师满意度的现状,对改善和优化教师教学能力有着重要的现实意义。从顾客满意度理论出发,以教育硕士专业学位研究生导师满意度、研究生导师期望、师德师风质量、教学与科研指导质量、职业能力指导质量、研究生忠诚、研究生抱怨七个维度展开调研,构建教育硕士专业学位研究生导师满意度评价模型,并运用结构方程模型开展实证分析。 展开更多
关键词 教育硕士专业学位 研究生导师满意度 结构方程模型
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浅谈学习分析技术在教师教育型MOOC平台的应用 预览
16
作者 黄薇 马燕 《现代职业教育》 2019年第10期88-89,共2页
为了更好地实施对职前教师和在职教师的教学培训工作,建设一个教师专业发展的MOOC平台成为必要。同时,利用教育大数据分析学生的整体学习情况和学习轨迹,有助于提高学员的学习效果,并对完善平台的建设和管理有很大的帮助。从学习分析层... 为了更好地实施对职前教师和在职教师的教学培训工作,建设一个教师专业发展的MOOC平台成为必要。同时,利用教育大数据分析学生的整体学习情况和学习轨迹,有助于提高学员的学习效果,并对完善平台的建设和管理有很大的帮助。从学习分析层面对教师教育型MOOC平台的建设提出一定的意见和建议,以教师专业发展MOOC平台为例,提升教师的专业能力,完善平台的建设。 展开更多
关键词 教育大数据 学习分析 教师专业发展 教师教育型MOOC
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融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法
17
作者 王超 《重庆大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期76-84,共9页
为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过... 为提高惯性导航室内定位算法的精度与连续性,提出一种融合MT2503与MEMS传感器的惯性导航定位算法,算法以MT2503芯片作为定位终端,并将加速度计传感器、陀螺仪,磁力计等传感器与其进行融合,通过加速度计传感器解算步长、步幅、步频,通过陀螺仪与磁力计来识别定位终端微动偏移量,最后在初始位置上累加定位终端位移得出定位终端实时位置。实验证实通过零速修正和卡尔曼滤波对误差进行校正,有效的解决了MEMS(micro-electro mechanical system)定位算法中存在的导航解算误差累积问题,提升了MEMS惯性导航室内定位算法的精度。 展开更多
关键词 MEMS传感器 惯性导航 卡尔曼滤波 室内定位 零速修正
基于深度学习模型的遥感图像分割方法 预览 被引量:1
18
作者 许玥 冯梦如 +1 位作者 皮家甜 陈勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第10期2905-2914,共10页
利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景噪声多的问题,提出一种基于改进的U-net架构与全连接... 利用遥感图像快速准确地检测地物信息是当前的研究热点。针对遥感图像地表物的传统人工目视解译分割方法效率低下和现有基于深度学习的遥感图像分割算法在复杂场景下准确率不高、背景噪声多的问题,提出一种基于改进的U-net架构与全连接条件随机场的图像分割算法。首先,融合VGG16和U-net构建新的网络模型,以有效提取具有高背景复杂度的遥感图像特征;然后,通过选取适当的激活函数和卷积方式,在提高图像分割准确率的同时显著降低模型预测时间;最后,在保证分割精度的基础上,使用全连接条件随机场进一步优化分割结果,以获得更加细致的分割边缘。在ISPRS提供的标准数据集Potsdam上进行的仿真测试表明,相较于U-net,所提算法的准确率、召回率和均交并比(MIoU)分别提升了15.06个百分点、29.11个百分点和0.3662,平均绝对误差(MAE)降低了0.02892。实验结果验证了该算法具备有效性和鲁棒性,是一种有效的遥感图像地表物提取算法。 展开更多
关键词 深度学习 卷积神经网络 深度可分离卷积 全连接条件随机场
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结合密度峰值优化模糊聚类的自训练方法 被引量:2
19
作者 罗云松 吕佳 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第2期94-100,共7页
【目的】为了在迭代自训练之前探索数据集分布情况,挑选出所含信息量较大且置信度较高的无标记样本加入训练集训练,让训练出的初始分类器有较高的准确性,提高自训练方法的泛化性。【方法】以聚类假设为基础,先对无标记样本集进行密度峰... 【目的】为了在迭代自训练之前探索数据集分布情况,挑选出所含信息量较大且置信度较高的无标记样本加入训练集训练,让训练出的初始分类器有较高的准确性,提高自训练方法的泛化性。【方法】以聚类假设为基础,先对无标记样本集进行密度峰值聚类,在人工地选出聚类中心后,将新的聚类中心作为模糊聚类的初始聚类中心进行模糊聚类,从而筛选出有用的无标记样本。【结果】通过使用密度峰值优化模糊聚类算法,筛选出所含信息量大且置信度高的样本加入了训练集,训练出泛化性更强、分类精度更高的分类器。【结论】实验结果表明,改进后的自训练方法能快速发现样本集原始空间结构,筛选出有用无标记样本加入训练集,与结合其他聚类算法的自训练方法相比分类精度有所提高。 展开更多
关键词 半监督学习 自训练方法 密度峰值优化模糊聚类 聚类假设
结合相似度的朴素贝叶斯半监督自训练方法
20
作者 马茂源 吕佳 《重庆师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第1期78-84,共7页
【目的】自训练方法易选出低置信度的无标记样本去训练分类器,在训练中也易误标记无标记样本导致错误累积,针对这些问题提出结合相似度选择高置信度样本的朴素贝叶斯自训练方法。【方法】选择朴素贝叶斯作为基分类器,在迭代中通过相似... 【目的】自训练方法易选出低置信度的无标记样本去训练分类器,在训练中也易误标记无标记样本导致错误累积,针对这些问题提出结合相似度选择高置信度样本的朴素贝叶斯自训练方法。【方法】选择朴素贝叶斯作为基分类器,在迭代中通过相似度计算方法计算样本相似度,选择同时满足相似度阈值和类别号判别一致的无标记样本加入训练集。【结果】在UCI数据集的对比实验中发现,提出的新方法的分类正确率高于其他对比算法。【结论】新方法能够利用少量有标记样本和不断添加的置信度高的无标记样本去训练分类器,提高分类精度,解决了自训练方法因有标记样本集初始分布不均导致准确率较低的问题。 展开更多
关键词 自训练 半监督 朴素贝叶斯 欧氏距离 余弦相似度
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