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徐丹洋

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：安徽大学计算机科学与技术学院更多>>
发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划安徽省高校省级自然科学研究项目更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇学习算法
  • 1篇最小化
  • 1篇非负重
  • 1篇标签

机构

  • 1篇安徽大学

作者

  • 1篇罗斌
  • 1篇陈思宝
  • 1篇徐丹洋

传媒

  • 1篇电子科技大学...

年份

  • 1篇2015
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法
2015年
针对训练数据中的非线性流形结构以及基于稀疏表示的多标签分类中判别信息丢失严重的问题,该文提出一种非负稀疏近邻表示的多标签学习算法。首先找到待测试样本每个标签类上的k-近邻,然后基于LASSO稀疏最小化方法,对待测试样本进行非负稀疏线性重构,得到稀疏的非负重构系数。再根据重构误差计算待测试样本对每个类别的隶属度,最后实现多标签数据分类。实验结果表明所提出的方法比经典的多标签k近邻分类(ML-KNN)和稀疏表示的多标记学习算法(ML-SRC)方法性能更优。
陈思宝徐丹洋罗斌
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