[发明专利]一种基于多分类器集成的半监督识别方法在审
| 申请号： | 202010458674.1 | 申请日： | 2020-05-26 |
| 公开（公告）号： | CN111695610A | 公开（公告）日： | 2020-09-22 |
| 发明（设计）人： | 黄杰;许顺轶 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南京众联专利代理有限公司 32206 | 代理人： | 许小莉 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多分类器集成的半监督识别方法。首先，初始化样本集，将样本集中的样本分为有标记样本和未标记样本；其次，利用有标记样本集训练基分类器；再次，分类未标记样本，计算对应置信值CZ，用基分类器的分类准确率更新权重参数进入循环；之后，判断CZ与阈值λ关系，为未标记样本打标；然后，判断是否达到迭代终止条件；最后，完成分类，未标记样本获得类别标记。本发明通过构建有效的基分类器、引入置信值参数和设置提前终止条件的方式提升分类性能，克服了协同训练算法有效视图不易生成、迭代过程引入噪声使识别效果变差的问题。与协同训练算法相比，本发明在标记样本有限的条件下能达到较好的识别效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 集成 监督 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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