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一种基于随机重采样的半监督学习图像分类方法

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本发明涉及一种基于随机重采样的半监督学习图像分类方法，属于机器学习中半监督学习算法研究，用于提升半监督学习算法在无模型假设下的准确率精度。该算法包括如下步骤：1)采用随机重采样+投票的方法构造核矩阵；2)构造概率转移矩阵，并使用EM迭代算法不断迭代；3)在无标记数据样本中选取迭代后概率最大的标签。在手写数据集MNIST上的实验结果表明，同原始半监督学习算法分析相比，在使用随机重采样构造时，LP算法在MNIST数据集上有标记数据与无标记数据1：5的情况下识别错误率(equal error rate)相对下降67.96％。

著录项

公开/公告号CN110309871A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-10-08

原文格式PDF
申请/专利权人西北工业大学深圳研究院;西北工业大学;
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申请/专利号CN201910566485.3
发明设计人张晓雷;王建宇;
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申请日2019-06-27
分类号
代理机构西北工业大学专利中心;
代理人刘新琼
地址 518000 广东省深圳市南山区粤海街道高新技术产业园南区虚拟大学园
入库时间 2024-02-19 14:03:10

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-11-01

实质审查的生效 IPC(主分类):G06K9/62 申请日:20190627

实质审查的生效
2019-10-08

公开

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