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[期刊] 统计与决策
[作者]
孙洁 景志敏 周欢
半监督自训练方法属于半监督自标记方法的一种，它能同时利用有标记样本和无标记样本来训练分类器。然而，对半监督自训练方法而言，误标记是一个不容忽视的问题。为此，文章提出了一种基于密度峰值聚类和相对距离的半监督自训练方法（STDPRD）。在迭代的自训练过程中，STDPRD首先用密度峰值聚类来选取具有高置信度的无标记样本，再标记他们；其次，STDPRD用相对距离来过滤掉在迭代过程中被误标记的样本；然后，STDPRD把在迭代过程中被正确标记的样本加入有标记集中；最后，STDPRD用被扩充的有标记集来训练给定的分类器，训练完成后，输出被训练的分类器。仿真实验结果表明，在真实数据集上，STDPRD的表现优于4种流行的半监督自训练方法。
关键词：
半监督学习 半监督分类 相对距离 误标记
[期刊] 科技管理研究
[作者]
黄柏如 周志平 王利 赵卫东
目前国内对于专利地图的研究大部分仍停留在应用阶段,对其制作的基础理论研究较少。概述目前专利地图类别,分析现有专利地图制作方法的缺陷,从增强专利文献信息可信度和价值的角度,运用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)统计特征将非结构化的专利文献信息映射到低维空间中,采用密度峰值快速搜索聚类(clustering by fast search and find of density peaks,CFSFDP)算法进行聚类,对同一聚类中的专利文献特征进行分析,得到不同专利文献间的发展关系并映射为图表示,从而构建以有向图表示的专利地图。改进提出的这种专利地图制作方法,同时利用了结构化信息与非结构化信息,以使专利地图更为真实准确地反映目标技术领域的技术发展过程。
[期刊] 统计与决策
[作者]
张智驹
大多数不平衡数据过抽样方法依赖于太多参数，容易生成噪声并难以处理流形数据集。为此，文章提出了一种基于密度峰值聚类的不平衡数据过抽样方法（OVMEDPC）。首先，OVMEDPC用密度峰值聚类（DPC）来发现不平衡数据的空间结构；其次，OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的噪声过滤方法来移除噪声；最后，OVMEDPC设计了一种基于密度峰值聚类的插值技术来生成少数类的合成样本。实验证明，就随机森林分类器而言，OVMEDPC在F-measure和G-mean上优于5个先进的过抽样方法。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
王宇 李延晖
为提高少量样本情况下分类器的性能,提出一种基于多分类器协同的半监督样本选择方法,利用未标注样本实现样本增强,提高分类器泛化能力.依靠多分类器的互相监督和多分类器标签一致的原理,将已标记样本作为训练集,利用SVM和RF两个分类器协同训练,多分类器的类别标签和确定度值作为约束条件,从未标记样本集中筛选出最有代表性的样本构成增强样本集,以准确率为评价标准,验证本算法对分类器泛化性能的影响.本算法在手写数字数据集(Mnist字符库)和Landsat土壤数据集上测试,实验结果表明相比少量原始训练样本构建的分类器,增强样本构建分类器预测的全部类别准确率都得到提升.两个数据集的总体准确率分别提升5.97%和7.02%,Mnist数据集中数字5这类准确率提升最高(提升11.9%,从79.3%到91.2%),Landsat土壤数据集中土壤3这一类准确率提升最明显(提升15.8%,从73.5%到89.3%),结果证明了该算法显著提高了分类器的泛化性能.同时与经典的KNN、Co-training和Co-forest算法对比,所提出的算法能够最大限度地利用未标记样本信息,具有最好的精度表现,证明了该研究提出算法的优越性.
[期刊] 统计与决策
[作者]
吴强
实例约简的目的是移除训练集中的冗余样本。大多数实例约简算法保留了许多内部样本，且难以处理非球形的数据。为此，文章提出了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的实例约简算法（IRLMDP）。首先，设计了一种基于局部均值k近邻的裁剪方法LMEM来移除噪声；其次，设计了一种基于局部均值k近邻和密度峰值聚类的压缩方法CMLMDP来保留代表性的边界样本；最后，实验证明，就KNN分类器而言，IRLMDP在分类正确率和样本压缩率上优于6个流行的实例约简算法。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
李宜爽 陈智聪 缪诗宇 苏祺 李琳 洪青阳
近年来,预训练模型(pre-trained models, PTMs)被广泛应用于说话人验证(speaker verification, SV)系统,通过在预训练模型下游接入说话人分类网络,并进行微调,可大幅提升系统性能。然而,目前基于预训练模型的SV研究大多在有标签的数据集上进行微调,需要大量目标域带标注数据。该文提出一种基于预训练模型的半监督说话人验证系统,首先,利用少量带标注数据训练一个种子模型;其次,利用该种子模型结合无监督聚类算法为无标注数据生成伪标签;再次,联合真实标注数据和伪标注数据进行模型重训练;最后,通过多轮迭代提升模型性能。在仅有100 h带标签说话人数据的条件下,该文提出的半监督系统在Vox Celeb1-O测试集的等错误率为1.02%,比基线系统降低了86.8%,表明该文所提出的半监督说话人验证系统的有效性。
[期刊] 统计与决策
[作者]
杜洪波 白阿珍 朱立军
针对传统K-means算法存在的随机选取初始聚类中心和类簇数目需要人为选定,从而导致聚类结果不稳定,容易陷入局部最优解的问题,文章提出了一种基于改进的密度峰值算法(DPC)的K-means算法,该算法首先采用改进的DPC算法来选取初始聚类中心,弥补了K-means算法初始聚类中心随机选取导致易陷入局部最优解的缺陷;其次运用K-means算法进行迭代,并且引入熵值法计算距离优化聚类。在UCI数据集上的实验表明,该算法得到较好的初始聚类中心和较稳定的聚类结果,并且收敛速度也较快,证明了该算法的可行性。
[期刊] 中国职业技术教育
[作者]
钟建
本文通过对学生建筑识图能力的分析和研究,从职业技能学习规律和学生的认知规律出发,以工作过程为导向,以学生为主体,探讨了建筑识图技能的有效训练方法。
关键词：
建筑识图 技能 工作过程 训练方法
[期刊] 统计与决策
[作者]
周鹏 刘河 黎隽男
自标记方法能用少量有标记样本和大量无标记样本来训练给定分类模型。误标记是自标记方法中的主要挑战。尽管学者们用数据剪辑技术去识别和移除在自标记方法迭代过程中被误预测的样本，但是许多数据剪辑技术严重依赖于特定假设。为了克服误标记问题和相关解决方案中的缺陷，文章提出一种基于近邻规则和粒子群优化的自标记方法 SLM-NNPSO。首先，SLM-NNPSO用有标记集去训练一个给定的分类模型。其次，SLM-NNPSO用近邻规则来发现具有高置信度的无标记样本，并用被训练的分类模型来预测他们。再次，SLM-NNPSO用粒子优化来识别和移除被误预测的样本，并把被正确预测的样本加入有标记集中。上述过程不断迭代，直到SLM-NNPSO没有发现具有高置信度的无标记样本。最后，SLM-NNPSO输出在迭代过程中被训练的分类模型。经仿真实验证明，就训练k近邻分类器的平均分类正确率而言，在来自销售市场、医学检测、图像识别等领域的12个真实数据集上，SLM-NNPSO优于5个流行的自标记方法。
[期刊] 统计研究
[作者]
黎春 周振宇
随着我国金融市场的蓬勃发展,信用评价中的拒绝推断问题越来越受到重视。针对信用评分模型中存在的有类别标签的样本占比低,并且样本中的类别分布不平衡等问题,本文在半监督学习技术与集成学习理论的基础上,提出了一种新的算法——BCT算法。该算法通过使用动态Bagging生成多个子分类器,引入分类阈值参数来解决样本类别分布不平衡问题,以及设定早停止条件来避免算法迭代过程中存在的过拟合风险,以此对传统半监督协同训练法进行改进。通过在5个真实数据集上的实证分析发现,在不同数据集与不同拒绝比例下,BCT算法的性能均优于其他6种有监督学习和半监督学习算法的信用评分模型,显示了BCT算法具有良好的模型泛化性能和更高的模型评价能力。
[期刊] 华中师范大学学报(自然科学版)
[作者]
张素智 杨芮 陈小妮 李鹏辉
近邻传播(Affinity Propagation,AP)聚类是基于数据点间消息传递的算法,主要通过数据间的相似度实现聚类.与传统的聚类方法相比,AP聚类无需事先给定聚类数目就可实现聚类,因此具有快速高效的优点,然而在处理高维复杂数据集时存在随着聚类效率提升而准确度不高的问题.为改善AP聚类算法的效率和精度,提出基于类内和类间距离的粗粒度并行AP聚类算法——IOCAP.首先引入粒度思想将初始数据集划分成多个子集;其次对各子集结合类内和类间距离进行相似度矩阵的改进计算,最后基于MapReduce模型实现改进后的并行AP聚类.在真实数据集上的实验表明,IOCAP算法在大数据集上有较好的适应性,能在保持AP聚类效果的同时有效地提升算法精度.
[期刊] 云南财经大学学报
[作者]
陆亚琴 李静
将空间依赖性(Dependence)引入世界银行提出的密度(Density)、距离(Distance)、分割(Division)的"3D"框架,形成"4D"分析结构。首先计算云南各地级市的3D综合得分,分析各地市经济地理变迁的密度、距离和整合特征。即云南多个城市存在"低密度、长距离、高分割"现象,且呈现以昆明为中心的集聚效应,距离昆明越近的地区3D状态表现越明显,离昆明越远的地区越接近0D状态。然后通过莫兰指数及其散点图绘制分析云南各地级市不同的集聚类型。发现云南各地市经济发展高值与高值地区相邻,距离昆明较远的地区低值与低值地区相邻,空间依赖性显著。最后提出与"4D"相适应的重塑云南地市经济地理的针对性建议,推动云南地级市经济的跨越式发展。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
叶唐进 罗超 王鹰
随着高校开放实验室不断完善,学生在创新能力、专业技能及综合素质等方面有了一定的增强。为了进一步提高学生能力,使开放实验室的培养效果更加显著,因此相应的教学指导方法还需要不断改革创新、对学生进行科学的系统训练还有待进一步探索研究。通过开放实验室对学生进行科学的系统训练实践,分析系统训练方法对学生能力培养的效果,得出系统训练方法在开放实验室中对学生能力的培养具有重要的作用。
关键词：
系统训练 开放实验室 能力培养
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
张林 陈祥志 向海平 陈淑涛 刘辉
该文针对融合数据特征或结构表示的自监督聚类任务，进行了教学实验设计，提出一种基于图结构融合的自监督聚类算法（GSFC）。首先利用K近邻将数据中潜在的关联关系建模为图结构，然后分别构建自编码器和图自编码器学习数据特征和结构表示，再设计自适应融合网络实现二者的逐层双向互补融合与传递，最后建立多分布联合自监督机制指导整体网络的协同训练。在六组公共数据集上的实验结果表明，GSFC显著提高了聚类性能，鲁棒性更理想。通过该完整的实验设计能够帮助学生理解图结构、自监督学习、聚类等基本理论和方法，培养学生理论联系实际能力和对科学研究的兴趣。
[期刊] 教育发展研究
[作者]
张伟峰
我国乒乓球运动已成为一项全民运动,具有广泛的群众基础。高校开展乒乓球运动教育有利于乒乓球运动文化的传承与弘扬,也是高等院校体育教学发展之需求。但是,目前我国高校乒乓球公共课程教学存在依然存在很多问题,诸如乒乓球专业教师匮乏,缺乏理论与技能相结合的、高学历与高职称的乒乓球运动专业教师,教学模式陈旧,教学内容枯燥,缺乏科学规范的教材,教学课时较少不适应乒乓球运动发展的需求,教学基础设施建
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乒乓球运动 发球技术 训练研究
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