基于覆盖的多标记学习方法研究

• 作者: 张铃 段震 程家兴
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 覆盖算法 核函数 多标记 基因分类
• 年，卷（期）: 2010,（14）
• 所属期刊栏目: 博士论坛
• 页码范围: 20-23
• 分类号: TP391
• 字数: 6024字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2010.14.006

摘要

多标记学习是实际应用中的一类常见问题,覆盖算法在单标记学习中表现出了优秀的性能,但无法处理多标记情况.将覆盖算法推广到多标记学习中,针对多标记学习的特点和评价指标,对算法的学习和构造过程进行了改造,给出待分类样本对各类别的隶属度.将算法应用于基因数据集和自然场景数据集的学习中,实验结果表明算法能够取得较好的分类效果,且相比于大多数同类算法有更高的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	程家兴	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	93	1344	17.0	35.0
5	张铃	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	85	2554	22.0	49.0
9	段震	安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室	19	149	7.0	11.0