【摘 要】
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已有的多标签懒惰学习算法(IMLLA)在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息,而忽略相似度的影响,这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题,引入萤火虫方法,将相
【机 构】
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安庆师范大学计算机与信息学院,安徽省高校智能感知与计算重点实验室（安庆师范大学）
【基金项目】
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安徽省高校重点科研项目(KJ2017A352);安庆师范大学科研创新团队建设计划~~
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已有的多标签懒惰学习算法(IMLLA)在利用近邻标签时因仅考虑了近邻标签相关性信息,而忽略相似度的影响,这可能会使算法的鲁棒性有所降低。针对这个问题,引入萤火虫方法,将相似度信息与标签信息相结合,提出一种融合萤火虫方法的多标签懒惰学习算法(FF-MLLA)。首先,利用Minkowski距离来度量样本间相似度,从而找到近邻点;然后,结合标签近邻点和萤火虫方法对标签计数向量进行改进;最后,使用奇异值分解(SVD)与核极限学习机(ELM)进行线性分类。该算法同时考虑了标签信息与相似度信息从而提高了鲁棒性。实验结
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