模式识别与人工智能
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模式识别与人工智能  2018, Vol. 31 Issue (10): 950-957    DOI: 10.16451/j.cnki.issn1003-6059.201810009
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不完备弱标记数据的粗糙协同学习模型
高灿1,2,周杰1,2,高天宇3,赖志辉1,2
1.深圳大学 计算机与软件学院 深圳 518060
2.香港理工大学 应用科学及纺织学院 香港
3.中南大学 资源加工与生物工程学院 长沙 410083
Rough Co-training Model for Incomplete Weakly Labeled Data
GAO Can1,2, ZHOU Jie1,2, GAO Tianyu3, LAI Zhihui1,2
1.College of Computer Science and Software Engineering, Shenzhen University, Shenzhen 518060
2.Faculty of Applied Science and Textiles, Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong
3.School of Minerals Processing and Bioengineering, Central South University, Changsha 410083

全文: PDF (761 KB)   HTML (1 KB) 
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 针对不完备弱标记数据的学习问题,提出基于粗糙集理论的半监督协同学习模型.首先定义不完备弱标记数据的半监督差别矩阵,提出充分、具有差异性的约简子空间获取算法.然后在有标记数据集上利用各约简子空间训练两个基分类器.在无标记数据上,各分类器基于协同学习的思想标注信度较大的无标记样本给另一分类器学习,迭代更新直至无可利用的无标记数据.UCI数据集实验对比分析表明,文中模型可以获得更好的不完备弱标记数据的分类学习性能,具有有效性.
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作者相关文章
高灿
周杰
高天宇
赖志辉
关键词 粗糙集差别矩阵半监督约简粗糙协同训练不完备数据    
Abstract:To address the problem of learning from incomplete weakly labeled data, a semi-supervised co-training model based on rough set theory is proposed. A semi-supervised discernibility matrix is firstly defined and then used to generate two sufficient and diverse semi-supervised reducts. The base classifiers are trained on the labeled data with two reducts, and then the two classifiers are learned from each other on the unlabeled data by labeling the confident unlabeled examples to its concomitant until no eligible unlabeled example is available. Experimental results on selected UCI datasets show that the proposed model achieves better performance on incomplete weakly labeled data compared with other models, and the effectiveness of the proposed model is verified.
收稿日期: 2018-04-15     
ZTFLH: TP 18  
基金资助:国家自然科学基金项目(No.61573248,61672358,61703283,61773328)、中国博士后基金项目(No.2016M590812,2017M6 12736,2017T100645)、广东省自然科学基金项目(No.2017A030310067)
作者简介: 高 灿,博士,主要研究方向为粒计算、机器学习.E-mail:2005gaocan@163.com.;周 杰 (通讯作者),博士,主要研究方向为粒计算、模式识别.E-mail:jie_jpu@163.com.;高天宇,本科生.E-mail:2523270313@qq.com.;赖志辉 ,博士,副教授,主要研究方向为机器学习、模式识别.E-mail:lai_zhi_hui@163.com.
引用本文:   
高灿,周杰,高天宇,赖志辉. 不完备弱标记数据的粗糙协同学习模型[J]. 模式识别与人工智能, 2018, 31(10): 950-957. GAO Can, ZHOU Jie, GAO Tianyu, LAI Zhihui. Rough Co-training Model for Incomplete Weakly Labeled Data. , 2018, 31(10): 950-957.
链接本文:  
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