發(fā)布時(shí)間：2018-06-04 23:54

  本文選題：相似度學(xué)習(xí) + 多源域��； 參考：《控制與決策》2017年11期

【摘要】：針對(duì)與測(cè)試數(shù)據(jù)分布相同的訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足,相關(guān)領(lǐng)域中存在大量的、與測(cè)試數(shù)據(jù)分布相近的訓(xùn)練數(shù)據(jù)的場(chǎng)景,提出一種基于相似度學(xué)習(xí)的多源遷移學(xué)習(xí)算法(SL-MSTL).該算法在經(jīng)典SVM分類模型的基礎(chǔ)上提出一種新的遷移分類模型,增加對(duì)多源域與目標(biāo)域之間的相似度學(xué)習(xí),可以有效地利用各源域中的有用信息,提高目標(biāo)域的分類效果.實(shí)驗(yàn)的結(jié)果表明了SL-MSTL算法的有效性和實(shí)用性.
[Abstract]:In view of the lack of training data with the same distribution of test data and the existence of a large number of training data similar to those of test data in related fields, a multi-source transfer learning algorithm based on similarity learning is proposed. Based on the classical SVM classification model, this algorithm proposes a new migration classification model, which increases the similarity learning between the multi-source domain and the target domain. It can effectively utilize the useful information of each source domain and improve the classification effect of the target domain. The experimental results show the effectiveness and practicability of SL-MSTL algorithm.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61170122,61272210) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20130155)
【分類號(hào)】：TP181

【相似文獻(xiàn)】

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3 譚夏;基于軟集相似度理論的醫(yī)學(xué)診斷系統(tǒng)[D];西北師范大學(xué);2014年

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5 張s，

本文編號(hào)：1979432