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基于改进三体训练法的半监督专利文本分类方法 被引量:10
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作者 胡云青 邱清盈 +1 位作者 余秀 武建伟 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第2期331-339,共9页
针对信息增益算法只能考察特征对整个系统的贡献、忽略特征对单个类别的信息贡献的问题,提出改进信息增益算法,通过引入权重系数调整对分类有重要价值的特征的信息增益值,以更好地考虑一个词在类别间的分布不均匀性.针对传统专利自动分... 针对信息增益算法只能考察特征对整个系统的贡献、忽略特征对单个类别的信息贡献的问题,提出改进信息增益算法,通过引入权重系数调整对分类有重要价值的特征的信息增益值,以更好地考虑一个词在类别间的分布不均匀性.针对传统专利自动分类中训练集标注瓶颈问题,提出基于改进三体训练算法的半监督分类方法,通过追踪每次更新后的训练集样本类别分布来动态改变3个分类器对同一未标记样本类别的预测概率阈值,从而在降低噪音数据影响的同时实现对未标记训练样本的充分利用.实验结果表明,本研究所提出的分类方法在有标记训练样本较少的情况下,可以取得较好的自动分类效果,并且适当增大未标记样本数据可以增强分类器的泛化能力. 展开更多
关键词 专利文本分类 特征选择 信息增益 半监督 三体训练算法
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基于Tri-training-SSAE半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估 被引量:6
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作者 卫志农 李超凡 +4 位作者 丁爱飞 孙国强 黄蔓云 臧海祥 方熙程 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2023年第7期110-116,共7页
基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自... 基于机器学习的暂态稳定评估方法主要采用监督学习方法,为了解决监督学习方法所需的有标签样本难以获取的问题,提出基于三体训练-稀疏堆叠自动编码器(Tri-training-SSAE)半监督学习算法的电力系统暂态稳定评估方法。构建基于堆叠稀疏自动编码器的暂态稳定评估模型;在传统的三体训练过程中加入伪标签样本置信度判断,以减小噪声数据对模型训练的影响;以堆叠稀疏自动编码器为基分类器构建三体训练-稀疏堆叠自动编码器模型,利用大量的无标签样本提高模型的泛化能力。通过IEEE 39节点系统与华东某省级电网进行分析验证,结果表明,所提方法在有标签样本数较少时具有更高的评估准确度。 展开更多
关键词 暂态稳定评估 机器学习 半监督学习 三体训练算法 堆叠稀疏自动编码器
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基于自适应剪辑与概率参数的Tri-Training算法 被引量:4
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作者 李松 吴润秀 +1 位作者 康平 赵嘉 《江西师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2023年第5期490-496,共7页
半监督学习利用少量标签数据和大量的无标签数据进行学习.Tri-training是一种基于分歧的半监督分类算法,在进行伪标记时会因误标记而使训练集产生噪声,从而导致算法分类性能下降.为了减少误标记对算法分类性能的影响,该文提出一种基于... 半监督学习利用少量标签数据和大量的无标签数据进行学习.Tri-training是一种基于分歧的半监督分类算法,在进行伪标记时会因误标记而使训练集产生噪声,从而导致算法分类性能下降.为了减少误标记对算法分类性能的影响,该文提出一种基于自适应剪辑与概率参数的Tri-training算法(ADPT).新算法利用基于最近邻的RemoveOnly数据剪辑技术对触发自适应剪辑策略的标记数据进行噪声识别及剔除,而未触发自适应剪辑策略的标记数据则用概率参数方法对噪声进行识别及剔除.为验证本文算法的分类性能,采用4个评价指标,在9组UCI数据集上进行实验,并与相关算法进行比较.实验结果表明:该算法在准确率、精度、召回率及F_(measure)等评价指标上与其他算法相比,具有明显优势. 展开更多
关键词 半监督学习 自适应策略 概率参数 三体训练算法
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