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传统机器学习方法假设训练数据和测试数据分布一致,但在许多实际应用中这个假设并不能得到满足.针对该情况,文中提出了一种非参数化的迁移学习算法--多步桥接精化算法.首先构造一系列中间模型来建立不同领域之间的桥梁,然后在近邻的模型间进行标签传播,实现从源领域到目标领域的判别信息迁移.实验结果表明,分布相近的模型使迁移变得平滑... 相似文献
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针对复杂背景下的目标识别,提出了一种同时检测目标位置和区分目标类别的识别方法.该方法首先从图像中提取丰富的兴趣点,通过图像之间的对极几何约束,过滤出精确匹配的图像兴趣点;然后在兴趣点特征空间用局部类别一致k均值聚类方法生成特征码本;最后,对于给定的测试兴趣点集,通过投票得到表示目标类别的局部特征,采用最大化目标类别和目... 相似文献
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网页搜索结果的多样化已经逐渐成为提高网页搜索效率和用户满意度的一个重要因素.文中将多样化问题形式化为信息面覆盖率的最大化问题,提出了一种基于关键词的网页搜索结果多样化方法KDM.该方法首先从与用户查询相关的结果文档中提取出可以描述结果文档所蕴含的信息面的关键词,然后根据关键词的同现性以及关键词对文档的描述能力,计算出结... 相似文献
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