基于半监督学习的克里金插值方法

• 作者: 仇阿根 卢月明 张用川 王亮 赵阳阳
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 地球科学
• 关键词: 克里金插值 半监督学习 协同训练 PM2.5
• 年，卷（期）: 2018,（22）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 265-270
• 页数: 6页
• 分类号: P208
• 字数: 5107字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1708-0031

摘要

针对数据量较小时,克里金插值精度低的问题,将克里金插值模型与半监督学习理论相结合,利用未标记样本参与训练改进模型性能,提出基于半监督学习的克里金插值模型,即自训练克里金插值模型(STK)和协同训练克里金插值模型(CTK).以北京地区2017年4月和5月的PM2.5浓度数据作为实验数据,采用克里金插值模型、STK和CTK进行对比实验.实验结果表明,这两个模型既具有半监督学习的优点,适用于只有少量标记样本的情况,又可以分析空间现象的分布模式.其中CTK采用两个模型协同训练,有效削弱了早期误差对后期训练的影响,利用未标记样本提升了模型的性能.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王亮		61	550	14.0	21.0
2	卢月明		10	41	4.0	5.0
3	仇阿根		34	159	6.0	11.0
4	赵阳阳		21	131	6.0	10.0
5	张用川		8	41	5.0	6.0