Tri-training算法中分类器组合的改进

Tri-training算法是半监督协同算法里的经典算法,该文针对算法中分类器的使用做了一些改进,由原先单一的分类器换成两个不同分类器的组合。使用SVM分类器和最大熵分类器的不同组合作为Tri-training算法里的三个分类器构成分类器模型,然后分别对稀疏型数据、密集型数据与原始Tri-training算法进行实验比较,从而验证改进的有效性。     

协同训练半监督学习二次伪迭代算法

在半监督学习训练的过程中,由于分类器对噪声的引入使得分类器性能下降而影响分类准确性,本文提出一种具有自我调节的二次伪迭代算法.该算法延用Tri-training算法的3个分类器思想,在一定条件下引入少量的人工作业,从而避免一些标记难分类而影响训练的进行,并且采用自我调节功能,用于减少在分类过程中出现的噪声数据和降低对分...     

基于正则化瑞利系数的半监督k 部排序学习算法及应用

借鉴Ralaivola给出的基于正则化瑞利系数的半监督二部排序学习算法的思想,提出基于正则化瑞利系数的半监督k-部排序学习算法.同时,将此方法运用于本体相似度计算和本体映射.通过两个实验说明新算法是有效的.     

一种改进的半监督增量SVM学习算法

通过分析现有SVM的两种改进算法:半监督学习算法和增量学习算法,给出了对现有的增量学习算法的改进,提出了一种新的半监督增量SVM学习算法,将其应用于Web文本分类中,并验证了半监督增量SVM学习算法的有效性和可行性。     

基于核方法的半监督超图顶点分类算法分析

分类学习算法的研究是计算机科学的研究热点,超图上顶点的分类问题作为一般图顶点分类问题的推广,被广泛应用于各种计算模型。对基于核方法的半监督超图顶点分类算法进行理论分析,给出算法的收敛性分析和广义界估计值。     

统计机器翻译中实例短语对研究

针对由于数据的稀疏性和双语数据规模的局限性造成的大量高质量短语对没有生成的问题, 在基于短语的统计机器翻译系统中, 通过对传统短语抽取算法抽取的短语对进行分解、替换、生成等操作, 生成传统方法无法抽取的实例短语对。在汉英新闻和汉英口语翻译任务上, 与基线系统相比, 该方法在多个测试集上明显提高了翻译系统的翻译质量, 在部分测试集上BLEU 值可提高1%左右。     

基于集成机器翻译的双语平行语料无监督质量评价

围绕双语平行语料质量评价问题，提出基于集成机器翻译的无监督质量评价思路，从翻译方向和翻译系统两个视角分别设计实现了单引擎和多引擎无监督评价框架和算法。实验结果表明单引擎无监督评价算法能够集成同一个机器翻译系统不同翻译方向的差异，多引擎无监督评价算法能够集成不同机器翻译系统之间的差异，采用最基本的莱文斯坦字符串形态相似度计算方法和线性加权集成方法能够实现高效工业级语料质量评价。     

基于成对约束的主动学习半监督聚类算法

半监督学习是近年来机器学习领域中的一个重要研究方向,其监督信息的质量对半监督聚类的结果影响很大,主动学习高质量的监督信息很有必要.提出一种纠错式主动学习成对约束的方法,算法通过寻找聚类算法本身不能发现的成对约束监督信息,将其引入谱聚类算法,利用该监督信息来调整谱聚类中点与点之间的距离矩阵.采用双向寻找的方法,将点与点间距离进行排序,使得学习器即使在接收到没有标记的数据时也能进行主动学习,实现了在较少的约束下可得到较好的聚类结果.同时,该算法降低了计算复杂度,并解决了聚类过程中成对约束的奇异问题.通过在UCI基准数据集以及人工数据集的实验表明,算法的性能好于相关对比算法,并优于采用随机选取监督信息的谱聚类性能.     

基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法

针对运用半监督仿射传播聚类算法处理高维数据时聚类精度低和计算量大的问题,提出一种基于局部线性嵌入的半监督仿射传播聚类算法.该算法首先通过LLE算法将高维输入数据集映射到低维空间得到低维数据集,计算低维数据集的相似度矩阵,再用半监督算法调整相似度矩阵,最后用仿射传播聚类算法对低维数据进行聚类分析.仿真结果表明,本文提出的算法与半监督仿射传播聚类算法相比,在处理高维数据时聚类效果更好,精度更高,迭代次数更少.     

分支定界半监督SVM在油层识别中的应用

为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(semi-supervised learning, SSL)和分支定界的思想引入到支持向量机(support vector machine, SVM)分类算法中。通过半监督学习的思想,使用大量未标记的样本来改善学习性能,利用分支定界算法提高半监督支持向量机(semi-supervised support vector machine,S3VM)算法的分类精度,将此改进算法应用于测井数据挖掘中的油层识别。经过对某油田的实际测井资料进行处理,实验结果表明,半监督油层识别方法要优于传统的S3VM分类算法,识别率更高,分类效果更显著,与全监督的SVM算法相比较,得到相差不大的分类精度的同时,速度更快。