一种结合限制的多任务学习策略及其应用

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定义任务之间的偏序限制,基于偏序限制可以联系原先独立的任务.分析偏序限制的应用,给出一个协同演化的多任务学习框架,它反复地通过各个任务的独立演化以寻优,通过联合调整以结合偏序限制.给出本框架在构建猪肉预冷损耗曲线过程中的应用:考虑了低湿损耗曲线与中湿损耗曲线间的偏序关系,利用协同演化,在样本量很少时,也能获得合理的低湿和中湿损耗曲线.对于4个标准测试函数的测试显示了本策略对于一般问题的有效性. The definition of partial order restrictions between tasks, based on partial order restrictions can be used to contact the original task.Analysis of the application of partial order restrictions, to give a co-evolution of multi-task learning framework, which repeatedly through the various tasks of independent evolution to optimize , And through the joint adjustment to limit the combination of partial order.This paper gives the application of this framework in the construction of pork pre-cooling loss curve: Considering the partial order relationship between the low-humidity loss curve and the mid-wet loss curve, using the synergistic evolution, When less, a reasonable low-humidity and medium-humidity loss curve can also be obtained.The testing of four standard test functions shows the effectiveness of this strategy for general problems.
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