基于ART半监督在线学习的文档分类

• 作者: 张丽萍 徐敏 朱梧檟
• 来源期刊: 西南交通大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 在线学习 文档分类 自适应谐振理论 半监督学习 警戒参数
• 年，卷（期）: 2006,（3）
• 页码范围: 335-340
• 页数: 6页
• 分类号: TP311.13
• 字数: 4411字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.0258-2724.2006.03.014

摘要

根据自适应谐振理论提出了半监督学习自适应谐振理论系统.在该系统中取消了一般半监督学习算法中假定已知数据概率分布的条件限制,利用自适应谐振理论的稳定性和可塑性,使其具有非常强的学习新模式和纠正错误能力.为了提高系统自适应性能力,将警戒参数设置为动态变化.实验结果表明半监督学习自适应谐振理论系统的性能优于判别式CEM算法,特别是在含有噪音和新模式数据情况下,其优势更为明显.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐敏	南京航空航天大学信息科学与技术学院	31	222	7.0	14.0
2	张丽萍	南京航空航天大学理学院	13	20	2.0	3.0
3	朱梧檟	南京航空航天大学信息科学与技术学院	8	12	2.0	2.0