一种自适应的Tri-Training半监督算法

• 作者: 宫宁生 彭雅琴
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: Tri-Training算法 自适应 遗传算法 差异性度量 半监督
• 年，卷（期）: 2016,（8）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 130-134
• 页数: 5页
• 字数: 4549字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005298

摘要

Tri-Training算法是半监督算法的一种,在学习过程中容易错误标注无标记样本,从而降低分类性能,为此提出一种ADP-Tri-Training(Adaptive Tri-Training)算法,改进协同工作方式,根据几何中心设置分类器组成,然后应用模糊数学理论将多个独立的分类器组合,使得算法可以在多因素下综合评价样本,并在此基础上引入遗传算法动态设置组合权重以适应于具体的样本集,从而尽可能降低样本标注的错误率,多个实验结果表明ADP-Tri-Training算法具有更好的分类性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	彭雅琴	三江学院计算机科学与工程学院	13	30	3.0	5.0
2	宫宁生	南京工业大学计算机科学与工程学院	54	473	12.0	20.0