10.3969/j.issn.1000-7024.2014.05.060
基于遗传算法的噪声过滤协同训练算法
为解决分类器训练过程中由于无标记数据的引入,容易产生噪音、降低分类精度的问题,提出了基于遗传算法的噪声过滤协同训练算法(CGA).充分利用遗传算法的寻优功能,产生高适应度的分类规则,达到辅助协同训练算法挑选有价值的无标记数据,降低噪音的引入,确保参与协同训练分类器的精度和性能得到有效更新的目的.在UCI数据集上的实验验证了该算法的有效性.
遗传算法、半监督学习、协调训练、噪声过滤、无标记数据
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TP391.1(计算技术、计算机技术)
国家科技计划基金项目2012BAH76F01
2014-06-12(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
1807-1810,1832