| 模糊神经网络分类器的主动学习方法 |
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| 引用本文： | 胡静,高隽,杨静.模糊神经网络分类器的主动学习方法[J].中国科学技术大学学报,2008,38(3):241-246. |
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| 作者姓名： | 胡静 高隽 杨静 |
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| 作者单位： | 合肥工业大学计算机与信息学院图像信息处理研究室,安徽合肥,230009 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金
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安徽省自然科学基金
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教育部跨世纪优秀人才培养计划 |
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| 摘 要： | 针对模糊神经网络分类器设计过程中所遇到的样本采样与标注过程耗时、代价大的问题，提出了一个新颖的模糊神经网络分类器主动学习方法，以最小-最大边界法以及确定样本的不确定性闽值两个新概念为主动样本选择准则，确保选择其中信息量尽可能大的样本进行标注，使得网络设计过程中对未标注样本的标注工作量和时间大为减少．实验结果表明，该方法与模糊神经网络的被动学习模型相比，训练样本数目大为减少，训练时间大大缩短．
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| 关 键 词： | 主动学习算法 模糊神经网络分类器 最小-最大边界法 不确定性阈值 模糊隶属度值 模糊神经 网络分类器 主动学习 方法 classifier fuzzy neural network active learning 训练时间 样本数 学习模型 结果 实验 工作量 未标注样本 网络设计 行标 信息量 选择准则 阈值 不确定性 |
| 文章编号： | 0253-2778(2008)03-0241-06 |
| 修稿时间： | 2006年10月23 |
The approach to active learning on fuzzy neural network classifier |
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| HU Jing,GAO Jun,YANG Jing.The approach to active learning on fuzzy neural network classifier[J].Journal of University of Science and Technology of China,2008,38(3):241-246. |
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| Authors: | HU Jing GAO Jun YANG Jing |
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| Keywords: | |
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