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基于PU学习和自主训练的时间序列分类模型
被引量：
1
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作者
郭芷榕
王会青
白莹莹
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2780-2786,共7页
通过分析PU学习(positive unlabeled learning)的数据分布情况和自主训练算法的迭代过程,针对时间序列监督学习中自主训练算法的过早停止问题,提出基于PU学习和改进的自主训练的时间序列分类模型。针对不同的数据分布,进行不同轮次的迭...
通过分析PU学习(positive unlabeled learning)的数据分布情况和自主训练算法的迭代过程,针对时间序列监督学习中自主训练算法的过早停止问题,提出基于PU学习和改进的自主训练的时间序列分类模型。针对不同的数据分布,进行不同轮次的迭代标记,将所有未标记数据进行标记,有效避免过早停止,增强模型的泛化能力。实验结果表明,该模型在PU学习时间序列分类中,具有较高的分类准确度、分类查全率和分类F1度量值。
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关键词
时间序列
半监督学习
正例和未标记数据学习
自主训练
停止标准
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题名
基于PU学习和自主训练的时间序列分类模型
被引量：
1
1
作者
郭芷榕
王会青
白莹莹
机构
太原理工大学计算机科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2018年第9期2780-2786,共7页
基金
山西省科技攻关基金项目(201603D221037-2)
文摘
通过分析PU学习(positive unlabeled learning)的数据分布情况和自主训练算法的迭代过程,针对时间序列监督学习中自主训练算法的过早停止问题,提出基于PU学习和改进的自主训练的时间序列分类模型。针对不同的数据分布,进行不同轮次的迭代标记,将所有未标记数据进行标记,有效避免过早停止,增强模型的泛化能力。实验结果表明,该模型在PU学习时间序列分类中,具有较高的分类准确度、分类查全率和分类F1度量值。
关键词
时间序列
半监督学习
正例和未标记数据学习
自主训练
停止标准
Keywords
time series
semi-supervised learning
positive unlabeled learning
self-training
stopping-criteria
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于PU学习和自主训练的时间序列分类模型
郭芷榕
王会青
白莹莹
《计算机工程与设计》
北大核心
2018
1
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