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| 多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射算法 | |
| 引用本文： | 杨梅,曾雯喜,方宇,闵帆.多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射算法[J].南京大学学报(自然科学版),2022(1):94-102. |
| 作者姓名： | 杨梅 曾雯喜 方宇 闵帆 |
| 作者单位： | 1. 西南石油大学计算机科学学院;2. 西南石油大学人工智能研究院 |
| 基金项目： | 国家自然科学基金（62006200）；;四川省自然科学基金（2019YJ0314）； |
| 摘 要： | 多示例学习(Multi-Instance Learning,MIL)研究对象的内部结构比单示例学习更加复杂.已有的MIL方法大都基于原始空间中的实例进行包映射,但这些方法通常忽略包的内部结构信息,难以保证所选实例与包在新特征空间中的关联性.提出一种多示例学习的两阶段实例选择和自适应包映射(TAMI)算法.首先,实例选择... |
| 关 键 词： | 自适应映射 关联性 密度 实例选择 多示例学习 |