半监督分类相关论文
深度学习因具有自动提取图像特征的优势,在医学影像AI技术领域受到广泛关注和应用。CT肺结节、肺炎等影像AI技术已进入临床,较好发......
随着移动互联网技术和移动终端的快速发展,人们可以随时随地的通过互联网上传和下载各种多媒体数据。与此同时,数据的爆炸式增长给......
针对信用评分中有标记样本获取难度大、成本高的问题，本文提出一种新的基于半监督支持向量机的信用评分模型。通过给未标记样本引入......
针对糖网病标注数据量少的问题,提出一种改进的半监督生成对抗网络方法,可以利用大量无标签数据和生成数据提升分类精度。基于Trip......
网络数据的半监督分类模型与算法是大规模数据分析的核心问题之一，在社交网络（Social Network）、引文网络、web数据网络的研究中有重......
在常见的半监督分类算法中,基于图的半监督分类算法在近年来取得了不俗的分类效果。传统的基于图的半监督算法有两个主要缺点。首......
近年来,模式识别作为人工智能中的重要领域得到了广泛的关注。针对现阶段模式识别中的分类任务,研究者需要处理的数据常常具有两个......
高光谱遥感图像（Hyperspectral Image,HSI）中的对地物分类问题是高光谱遥感图像处理领域的重要课题之一。在高光谱图像分类问题中,训......
“丝绸之路经济带”倡议的提出使中越两国在商业、政治等领域之间的联系日渐密切。全面的了解越南方面的知识,构建汉越共享知识库......
有监督分类已经成熟地运用于垃圾邮件分类、性别分类、文本分类和图像分类等领域,在在图像分类问题上,基于大量有标记数据样本的监......
随着互联网和大数据技术的发展,许多应用领域如新闻检索、淘宝购物和银行交易等产生海量的流式数据。不同于传统数据挖掘任务中采......
大数据、云计算等技术的产生,为数字时代的信息技术的创新和发展按下了快捷键,数据信息处理的方式也在不断更新,机器学习领域中,分......
极光是出现在地球南北极高纬地区的一种典型高空大气现象,它能直接反映出地球磁场变化和太阳活动之间的联系。通过对极光图像进行......
遥感信息提取技术在国民生活的各方面发挥着重要作用。然而,绝大多数遥感信息提取应用所面对的都是不平衡数据集。特别地,随着城镇......
机器学习和数据挖掘在视觉领域与自然语言领域中拥有举足轻重的地位,并随着大数据时代的到来承担着越来越重要的责任。大数据时代......
高光谱影像分类是遥感图像处理领域的研究热点之一,其对于土地覆盖类型研究、环境检测等领域有重要意义。传统的监督式分类方法往......
随着成像光谱技术的发展,高光谱遥感影像在目标探测、土地利用与覆被变化、灾害监测、精细农业方面获得了广泛应用,提高高光谱影像......
在如今的大数据时代,海量数据通过各种硬件及软件源源不断生成,并具有高速、无限的特征,这些数据以流的形式生成并到来,同时这些数......
针对荧光微球图像分割存在粘连及有限标记样本分类困难等问题,提出了一种基于改进分水岭及半监督最小误差重构分类器(SSMREC)的荧......
随着成像光谱技术的发展与成熟，基于高光谱图像的遥感技术也快速发展。遥感技术是基于电磁波理论，通过传感器获取远距离目标的辐射和......
自20世纪80年代初期成像光谱概念的出现以来，遥感技术已经从多光谱技术发展到了如今的高光谱遥感技术，并且今后还有向超光谱发展的趋......
随着互联网近年来的不断普及和发展,新型的网络业务层出不穷。然而,网络业务的增长给网络流的分类和管理工作带来了极大的困难。多......
合成孔径雷达（SAR）具有穿透云层和植被、全天候、全天时、能获得高分辨率图像的优势，已经在军事和民用领域中得到了广泛应用。随着SAR......
随着网络的迅速发展,文本信息的数量也日益增加,文本分类成为处理和解决大量文本数据的关键技术。传统的文本分类,通过预先定义类......
自因特网兴起以来,网络的应用渗入到各个领域中,并且在整个经济的发展中发挥越来越重要的作用。目前互联网获得千兆位或更高传输速......
在许多机器学习的实际任务中,获得足够的有标记样本是非常昂贵和费时的,而大量的未标记样本容易获得。在少量有标记样本上使用监督......
SAR（Synthetic Aperture Radar,合成孔径雷达）是一种主动式微波传感器,在成像雷达中占有十分重要的地位，已被广泛应用于国民经济、国......
近年来,图半监督学习由于其较好的分类效果引起了大多数研究人员的广泛关注,它包括构建关联矩阵和预测无标签样本的标签两个步骤,......
本文根据机器学习的相关知识,以及两年的对分类器方面的研究发现,数据的可靠性和数据的昂贵性导致我们总是获取不到理想中的真实有......
半监督分类是图像分类领域的一个重要研究方向,它用少量的标记数据训练分类器,用大量的未标记数据辅佐训练过程,达到提高分类器性......
随着成像光谱仪的飞速发展,高光谱遥感成为对地面观测的一种重要手段。与多光谱遥感图像相比,高光谱遥感图像具有数据量大、波段间......
图作为一种描述事物与事物之间关系的数据结构,常常被用来表征复杂的数据关系。基于图结构的节点分类任务在社交、政治和生物工程......
图像分类根据样本数据的不同可以分为有监督分类、无监督分类和半监督分类,本文首先从有监督分类的角度选取了卷积神经网络作为研......
互联网技术的飞速发展使得文本数据呈指数趋势增长,如何有效分析和利用这些数据,充分发掘其中蕴含的价值是文本大数据分析处理的首......
半监督学习是当前深度学习领域研究的热点和难点之一,它是一种基于大量无标签样本以及少量无标签样本进行图像分类的方法。传统的......
演化算法与分析方法的结合是机器学习领域近几年的一个研究热点。基于超限学习机(Extreme learning machine,ELM)的半监督分类算法......
近几年基于半监督图像分类取得很大的提升并为人工标注标签节省大量劳动力,尤其把生成对抗网络应用与半监督分类中取得不错的效果......
半监督分类学习是机器学习中一个重要研究领域,同时利用有标记和无标记样本进行学习,以缓解样本类标记稀缺的问题。流形正则化(Man......
成像光谱仪技术的出现,使遥感技术提供光谱特征信息的同时,也提供了空间特征图像,在此基础上,高光谱遥感图像因具有较高的光谱分辨......
在大数据时代,随着计算机技术的发展以及硬件水平的提高,获取数据的途径和存储数据的硬件也变得越来越多,这使得我们经常要面临数......
随着科技的进步,遥感图像场景的应用需求逐渐增大,广泛应用于城市监管、资源的勘探以及自然灾害检测等领域中。作为一种备受关注的......
[目的]对只有少量标注的文本进行高效率的分类,提出一种新的半监督文本分类方法.[方法]提出DW-TCI半监督文本分类方法,通过使用双......
