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跨领域分布适配超限学习机及其在域自适应问题的应用
跨领域分布适配超限学习机及其在域自适应问题的应用
作者:
宋士吉
李爽
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
模式识别
数据挖掘
域自适应
超限学习机
摘要:
域自适应算法是一种能有效解决训练集(源域)和测试集(目标域)样本分布不一样但是具有相关性的方法.文章提出一个跨领域分布适配超限学习机(DDM-ELM)用于解决域自适应问题.DDM-ELM 旨在基于超限学习机的框架下,充分利用丰富的有标签源域样本和无标签目标域样本,得出一个精确的目标域分类器.具体来说,DDM-ELM同时满足以下目标:1)最小化源域样本的分类误差;2)通过最小化投影最大化均值偏差来有效减小源域和目标域的分布差距;3)利用目标域样本的流形正则化来探索目标域样本的几何机构特性.这使得DDM-ELM能在同时继承超限学习机优点的前提下更加适合于目标域样本.经过大量的实验结果证明,相比于几种先进的域自适应方法,DDM-ELM在分类准确率和效率上均有所提高.
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文献信息
篇名
跨领域分布适配超限学习机及其在域自适应问题的应用
来源期刊
中国计量大学学报
学科
工学
关键词
模式识别
数据挖掘
域自适应
超限学习机
年,卷(期)
2017,(4)
所属期刊栏目
特约稿
研究方向
页码范围
409-417
页数
9页
分类号
TP181
字数
5485字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2096-2835.2017.04.001
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
李爽
清华大学自动化系
14
289
7.0
14.0
2
宋士吉
清华大学自动化系
30
368
8.0
19.0
传播情况
被引次数趋势
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引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
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参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
模式识别
数据挖掘
域自适应
超限学习机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国计量大学学报
主办单位:
中国计量大学
出版周期:
季刊
ISSN:
2096-2835
CN:
33-1401/C
开本:
大16开
出版地:
杭州市下沙高教园
邮发代号:
创刊时间:
1990
语种:
chi
出版文献量(篇)
1770
总下载数(次)
1
总被引数(次)
9715
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