一种基于半监督的句子情感分类模型 被引量：1

1

作者 苏静 Murtadha Ahmed 《重庆大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第12期100-113,共14页

句子情感分类致力于挖掘文本中的情感语义,以基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型表现最佳。这类模型的性能极度依赖大量高质量标注数据,而现实中标注样本往往比较稀缺,导致深度神经网络(... 句子情感分类致力于挖掘文本中的情感语义,以基于BERT(bidirectional encoder representations from transformers)的深度网络模型表现最佳。这类模型的性能极度依赖大量高质量标注数据,而现实中标注样本往往比较稀缺,导致深度神经网络(deep neural network,DNN)容易在小规模样本集上过拟合,难以准确捕捉句子的隐含情感特征。尽管现有的半监督模型有效利用了未标注样本特征,但对引入未标注样本可能导致错误逐渐累积问题没有有效处理。半监督模型在对测试数据集进行预测后不会重新评估和修正上次的标注结果,无法充分挖掘测试数据的特征信息。研究提出一种新型的半监督句子情感分类模型。该模型首先提出基于K-近邻算法的权重机制,为置信度高的样本分配较高权重,尽可能减少错误信息在模型训练中的传播。接着,采用两阶段训练策略,使模型能对测试数据中预测错误的样本进行及时修正,通过多个数据集的测试,证明本模型在小规模样本集上也能获得良好性能。 展开更多

关键词 句子情感分类 半监督学习 K-近邻 TRANSFORMER

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基于自训练EM算法的半监督文本分类 被引量：17

2

作者 张博锋 白冰 苏金树 《国防科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期65-69,共5页

为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文... 为了提高计算效率,提出基于自训练的改进EM算法STEM。在每步迭代的E-step中,将中间分类器最有把握对其类别进行预测的未标注样本转移至标注样本集,并应用到M-step中进行下一个中间分类器的训练,从而引入了利用中间结果的自训练机制。文本分类实验表明STEM算法在大部分情况下的分类准确性都高于EM,并通过减少迭代提高了分类器学习的计算效率。 展开更多

关键词 半监督学习 EM算法 自训练 文本分类 NAIVE BAYES

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基于随机特征子空间的半监督情感分类方法研究 被引量：16

3

作者 苏艳 居胜峰 +2 位作者 王中卿 李寿山 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2012年第4期85-90,共6页

情感分类是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题。该文关注情感分类中的半监督学习方法(即基于少量标注样本和大量未标注样本进行学习的方式),提出了一种新的基于动态随机特征子空间的半监督学习方法。首先,动态生成多个随机特征子... 情感分类是目前自然语言处理领域的一个热点研究问题。该文关注情感分类中的半监督学习方法(即基于少量标注样本和大量未标注样本进行学习的方式),提出了一种新的基于动态随机特征子空间的半监督学习方法。首先,动态生成多个随机特征子空间;然后,基于协同训练(Co-training)在每个特征子空间中挑选置信度高的未标注样本;最后使用这些挑选出的样本更新训练模型。实验结果表明我们的方法明显优于传统的静态产生方式及其他现有的半监督方法。此外该文还探索了特征子空间的划分数目问题。 展开更多

关键词 情感分类 半监督学习方法 特征子空间

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一种增强差异性的半监督协同分类算法 被引量：9

4

作者 于重重 商利利 +3 位作者 谭励 涂序彦 杨扬 王竞燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期35-41,共7页

半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强... 半监督学习中的Tr-i Training算法打破了以往算法对充分冗余视图的限制,并通过利用三个分类器处理标记置信度和样本预测问题提高了标记效率.为进一步增强协同训练过程中分类器之间的差异性以提高性能,本文在其理论基础上提出了一种增强差异性的半监督协同分类算法.该算法利用三个不同的分类器进行学习;考虑到分类模型在更新过程中,可能会因随机抽样导致性能恶化,该算法利用基于标记类别的分层抽样法来对已标记样本集进行抽样,并通过基于分类正确率的加权投票法实现了分类器的集成,提高了预测准确率.本文通过实验对所提出算法与Tr-i Training算法做了性能比较,实验结果表明本文所提出的方法在分类问题上具有较好的性能,验证了该算法的有效性和可行性. 展开更多

关键词 半监督协同分类算法 Tr-iTraining算法 增强差异性策略 分层抽样法

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基于集成学习的半监督情感分类方法研究 被引量：12

5

作者 高伟 王中卿 李寿山 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第3期120-126,共7页

情感分类旨在对文本所表达的情感色彩类别进行分类的任务。该文研究基于半监督学习的情感分类方法,即在很少规模的标注样本的基础上,借助非标注样本提高情感分类性能。为了提高半监督学习能力,该文提出了一种基于一致性标签的集成方法,... 情感分类旨在对文本所表达的情感色彩类别进行分类的任务。该文研究基于半监督学习的情感分类方法,即在很少规模的标注样本的基础上,借助非标注样本提高情感分类性能。为了提高半监督学习能力,该文提出了一种基于一致性标签的集成方法,用于融合两种主流的半监督情感分类方法:基于随机特征子空间的协同训练方法和标签传播方法。首先,使用这两种半监督学习方法训练出的分类器对未标注样本进行标注;其次,选取出标注一致的未标注样本;最后,使用这些挑选出的样本更新训练模型。实验结果表明,该方法能够有效降低对未标注样本的误标注率,从而获得比任一种半监督学习方法更好的分类效果。 展开更多

关键词 情感分类 半监督 集成学习

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一种半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法 被引量：9

6

作者 夏士雄 李佑文 周勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期64-67,共4页

针对局部线性嵌入算法(LLE)应用于非监督机器学习中的缺陷,将该算法与半监督思想相结合,提出了一种基于半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法。通过使用文本数据的流形结构和少量的标签样本,将LLE中的距离矩阵采用分段形式进行调整;使... 针对局部线性嵌入算法(LLE)应用于非监督机器学习中的缺陷,将该算法与半监督思想相结合,提出了一种基于半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法。通过使用文本数据的流形结构和少量的标签样本,将LLE中的距离矩阵采用分段形式进行调整;使用调整后的矩阵进行线性重建从而实现数据降维;针对半监督LLE中使用欧氏距离的缺点,采用高斯核函数将欧氏距离进行变换,并用新的核距离取代欧氏距离,提出了基于核的半监督局部线性嵌入算法;最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。 展开更多

关键词 局部线性嵌入算法 半监督学习 流形学习 文本分类 核函数

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基于情感特征聚类的半监督情感分类 被引量：23

7

作者 李素科 蒋严冰 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2570-2577,共8页

情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.... 情感分类是观点挖掘的一个重要的方面.提出了一种基于情感特征聚类的半监督式情感分类方法,该方法只需要对少量训练数据实例进行情感类别标注.首先从消费者评论中提取普通分类特征和情感特征,普通分类特征可以用来训练一个情感分类器.然后使用spectral聚类算法把这些情感特征映射成扩展特征.普通分类特征和扩展特征一起通过训练得到另一个情感分类器.2个分类器再从未标签数据集中选择实例放入到训练集合中,并通过训练得到最终的情感分类器.实验结果表明,在同样的数据集上该方法的情感分类准确度比基于self-learning SVM的方法和基于co-training SVM的方法的情感分类准确度要高. 展开更多

关键词 半监督式学习 情感特征聚类 情感分类 观点挖掘 WEB挖掘 数据挖掘

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基于改进FixMatch算法的半监督番茄病虫害识别 被引量：3

8

作者 严露露 朱赞彬 +2 位作者 冯世杰 龚守富 程浈浈 《江苏农业科学》 北大核心 2024年第20期244-250,共7页

为了快速准确地识别番茄叶片病虫害,从而提升番茄产量和品质,在有限设备资源条件下实现番茄病虫害的精准防治,针对以往番茄病虫害识别算法数据标注成本过高的问题,提出一种基于改进FixMatch算法的半监督番茄病害图像识别方法。首先,对... 为了快速准确地识别番茄叶片病虫害,从而提升番茄产量和品质,在有限设备资源条件下实现番茄病虫害的精准防治,针对以往番茄病虫害识别算法数据标注成本过高的问题,提出一种基于改进FixMatch算法的半监督番茄病害图像识别方法。首先,对真实场景采集的番茄病虫害数据进行深入分析,挖掘出数据集规模不明、类间数据不均衡性较为严重的特性,在原始FixMatch算法的基础上,引入k-means聚类算法筛选出代表性数据进行标注,以提高标注数据的性价比。其次,设计一种自适应伪标签数据补充模块,使得在半监督分类算法迭代过程中,自适应地调整不同类别的伪标签判定阈值,并且引入Focal Loss,以保证模型免受类别不均衡的影响。试验结果表明,在kaggle提供的公开数据集New Plant Diseases Dataset的10种番茄病害上,本研究提出的半监督番茄病虫害识别算法仅使用2000张(约训练数据的10%)的标注数据进行模型训练,在测试集上的准确率可达到98.16%,比原始FixMatch算法提高了1.34百分点。经过对比试验表明,本研究提出的基于k-means聚类算法的代表数据预选模块比随机挑选的准确率提高23.92百分点,基于自适应阈值截断的伪标签判断模块在困难样本类别上比原始FixMatch算法高出5.00百分点。综上所述,本研究所提出的基于改进FixMatch算法的半监督番茄病虫害识别算法能够提高半监督图像识别任务的准确率,对于真实场景下如何挑选数据标注以及如何制定训练过程中的伪标签监督策略都有着积极的参考意义,降低了番茄病虫害识别模型的数据标注成本,助力智慧农业发展。 展开更多

关键词 番茄 病虫害 改进FixMatch算法 半监督学习 图像分类

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基于改进的半监督FCM算法的高光谱遥感影像分类 被引量：8

9

作者 谢福鼎 李壮 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2016年第9期60-62,72,共4页

分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标... 分类是空间数据挖掘研究的主要问题之一。由于无监督分类忽视了样本信息,往往得不到理想的精度。而监督分类需要标记大量的样本点,带来了巨大的工作量。因此半监督分类逐渐成为空间数据挖掘的研究热点之一。本文通过改进FCM算法的目标函数和迭代过程,提出了一种新的半监督FCM算法(SFCM),该算法充分利用了有标签样本点在迭代过程中的作用。本文选取了在高光谱图像分类中广泛使用的Indian Pines和Pavia University两幅高光谱遥感影像作为试验对象。结果显示,随着有标签样本点比例的增加,分类精度也随之增加,且分类结果较好。 展开更多

关键词 半监督学习 SFCM算法 高光谱遥感影像 分类

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基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法研究 被引量：9

10

作者 黄伟 范磊 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2016年第2期41-49,106,共10页

情感分类是目前自然语言处理领域的一个具有挑战性的研究热点,该文主要研究基于半监督的文本情感分类问题。传统基于Co-training的半监督情感分类方法要求文本具备大量有用的属性集,其训练过程是线性时间的计算复杂度并且不适用于非平... 情感分类是目前自然语言处理领域的一个具有挑战性的研究热点,该文主要研究基于半监督的文本情感分类问题。传统基于Co-training的半监督情感分类方法要求文本具备大量有用的属性集,其训练过程是线性时间的计算复杂度并且不适用于非平衡语料。该文提出了一种基于多分类器投票集成的半监督情感分类方法,通过选取不同的训练集、特征参数和分类方法构建了一组有差异的子分类器,每轮通过简单投票挑选出置信度最高的样本使训练集扩大一倍并更新训练模型。该方法使得子分类器可共享有用的属性集,具有对数时间复杂度并且可用于非平衡语料。实验结果表明我们的方法在不同语种、不同领域、不同规模大小,平衡和非平衡语料的情感分类中均具有良好效果。 展开更多

关键词 情感分类 集成学习 半监督学习

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土地利用分类粒子群优化概率神经网络半监督算法 被引量：4

11

作者 王春阳 汤子梦 +2 位作者 吴喜芳 李长春 张合兵 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期167-176,共10页

针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置... 针对以往土地利用监测大都采用监督分类算法,成本较高、错分漏分严重且受人为因素影响较大的问题,提出了一种粒子群优化概率神经网络的半监督分类算法。该算法通过粒子群优化算法优化分类器的参数,提高分类器的精度,运用香农熵选择高置信度的样本扩展初始训练样本集,将大量未标记的样本扩展到训练样本集中,减少了初始标签样本的数量,节约了成本,并与随机森林法、最大似然法、概率神经网络算法进行对比分析,总体精度较其他算法提高了1.25~6.57个百分点,Kappa系数达到0.8以上。对新乡市1996年、2004年、2013年、2020年的遥感影像进行土地分类,结果表明1996—2020年间新乡市的建设用地以中部地区新乡县为中心不断扩张,耕地面积也在不断增加,其他用地面积不断减少,沿黄河绿地面积不断增加;土地流转方面耕地转建设用地最为明显,本研究为新乡市进一步合理开发土地资源提供了理论依据。 展开更多

关键词 土地利用分类 半监督算法 粒子群优化 概率神经网络 香农熵 转移矩阵

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面向半监督情感分类的特征选择方法研究 被引量：2

12

作者 王志昊 王中卿 +2 位作者 李寿山 李培峰 施寒潇 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2013年第6期96-102,共7页

特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法。已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间。同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图... 特征选择旨在降低高维度特征空间,进而简化问题和优化学习方法。已有的研究显示特征提取方法能够有效降低监督学习的情感分类中的特征维度空间。同以往研究不一样的是,该文首次探讨半监督情感分类中的特征提取方法,提出一种基于二部图的特征选择方法。该方法首先借助二部图模型来表述文档与单词间的关系;然后,结合小规模标注样本的标签信息和二部图模型,利用标签传播(LP)算法计算每个特征的情感概率;最后,按照特征的情感概率进行排序进而实现特征选择。多个领域的实验结果表明,在半监督情感分类任务中,基于二部图的特征选择方法明显优于随机特征选择,在保证分类效果不下降(甚至提高)的前提下有效降低了特征空间维度。 展开更多

关键词 情感分类 半监督学习 二部图 标签传播 特征选择

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基于双语对抗学习的半监督情感分类 被引量：3

13

作者 刘杰 刘欢 +1 位作者 李寿山 闫伟 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期59-63,共5页

提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类器的作用是使标注样本和未标注样本处于同一分布,而判别器用来... 提出了充分利用未标注样本的样本信息的双语对抗学习方法。具体而言,中文的标注样本和未标注样本分别通过不同的LSTM进行编码,再经过分类器和判别器进行对抗学习。其中,分类器的作用是使标注样本和未标注样本处于同一分布,而判别器用来区分输入样本是标注样本还是未标注样本。最后,构建一个相同的英文语料的对抗神经网络,通过联合学习中英文对抗神经网络提升半监督情感分类的性能。实验结果表明,所提出的基于双语对抗学习的半监督情感分类方法在不同标注样本数量的训练集上都取得了较好的准确率,与其他基准方法相比有明显提升。 展开更多

关键词 未标注样本 双语对抗学习 半监督情感分类

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基于半监督KFCM及邻域信息的遥感图像分类算法 被引量：1

14

作者 宋文 刘升 肖建于 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期123-129,共7页

针对传统的模糊C-均值在遥感图像分类时容易产生局部最优现象以及对噪声过于敏感等问题,提出了一种基于半监督、核函数及空间邻域信息的模糊C-均值遥感图像分类算法。该算法基于遥感图像的光谱特征空间,根据地物的地表反射率大小进行聚... 针对传统的模糊C-均值在遥感图像分类时容易产生局部最优现象以及对噪声过于敏感等问题,提出了一种基于半监督、核函数及空间邻域信息的模糊C-均值遥感图像分类算法。该算法基于遥感图像的光谱特征空间,根据地物的地表反射率大小进行聚类;在聚类迭代过程中,考虑到像素单元空间邻域的相关性,根据空间邻域信息加权调整像素点的隶属度大小;引入了核理论,解决遥感图像分类的非线性问题,使用内核诱导距离取代原模糊C-均值中的欧氏距离,优化图像样本特征;算法还使用了半监督分类技术,充分利用少量的已知标记信息,达到提高分类精度的目的。实验结果表明,该算法能有效提高分类精度,有效抑制噪声干扰,减少了迭代次数和时间。 展开更多

关键词 遥感 半监督图像分类 空间邻域 核模糊C均值算法

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一种半监督的多标签Boosting分类算法 被引量：1

15

作者 赵晨阳 佀洁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第9期3266-3268,共3页

针对标记数据不足的多标签分类问题,提出一种新的半监督Boosting算法,即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架,并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明,对于多标签分类问题,新的半监... 针对标记数据不足的多标签分类问题,提出一种新的半监督Boosting算法,即基于函数梯度下降方法给出一种半监督Boosting多标签分类的框架,并将非标记数据的条件熵作为一个正则化项引入分类模型。实验结果表明,对于多标签分类问题,新的半监督Boosting算法的分类效果随着非标记数据数量的增加而显著提高,在各方面都优于传统的监督Boosting算法。 展开更多

关键词 BOOSTING算法 半监督学习 多标签分类

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基于社会关系网络的半监督情感分类 被引量：4

16

作者 薛云霞 李寿山 王中卿 《北京大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期61-66,共6页

基于样本的社会关系,提出一种新的半监督学习方法,创建一种基于文档-词及社会关系的二部图模型,并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中。实验结果表明,加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文... 基于样本的社会关系,提出一种新的半监督学习方法,创建一种基于文档-词及社会关系的二部图模型,并根据标签传播算法将未标注样本加入到分类器的构建中。实验结果表明,加入社会关系网络的半监督情感分类方法明显优于传统的仅利用评论文本信息的半监督情感分类方法。 展开更多

关键词 自然语言处理 情感分类 半监督 社会关系网络 标签传播

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基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法 被引量：5

17

作者 陈潇 李逸薇 +1 位作者 刘欢 李寿山 《郑州大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期52-58,共7页

针对新颖的问答形式的文本展开研究,提出了基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法,通过构建异构网络的联合学习提升半监督问答文本的情感分类性能。首先,通过分析标注和未标注样本构建一个异构网络,具体包括词-词网络、问题和答案文... 针对新颖的问答形式的文本展开研究,提出了基于网络表示的半监督问答文本情感分类方法,通过构建异构网络的联合学习提升半监督问答文本的情感分类性能。首先,通过分析标注和未标注样本构建一个异构网络,具体包括词-词网络、问题和答案文本-词网络、情感标签-词网络;其次,利用该异构网络学习获得词向量;最后,将学习到的词向量应用于目前性能最优的分层匹配情感分类模型(hierarchical matching network,HMN)中。实验结果表明,提出的方法在处理问答文本情感分类任务上具有一定优势。 展开更多

关键词 情感分类 半监督 网络表示 问答文本

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一种基于空间信息和遗传算法的半监督高光谱图像分类方法 被引量：3

18

作者 胡冬翠 谢福鼎 +1 位作者 杨俊 张永 《测绘通报》 CSCD 北大核心 2018年第10期22-26,共5页

在诸多的降维方法中,由于谱方法实现简单,近年来得到了广泛的应用。在谱方法中,图的构造及相似度函数的选择是影响降维效果的关键因素。本文基于像素点的空间近邻信息、遗传算法、谱方法和少量标签样本点,提出了一种半监督的高光谱图像... 在诸多的降维方法中,由于谱方法实现简单,近年来得到了广泛的应用。在谱方法中,图的构造及相似度函数的选择是影响降维效果的关键因素。本文基于像素点的空间近邻信息、遗传算法、谱方法和少量标签样本点,提出了一种半监督的高光谱图像分类方法。首先通过考虑样本点的空间信息和少量有标签样本点的类信息,构造了新的相似度函数;然后用K近邻方法和遗传算法得到优化图,基于优化的图,用谱方法进行数据降维;最后通过局部平均伪近邻方法进行聚类分析,并在两个经典的高光谱图像SalinasA数据集和Botswana数据集上进行测试,结果表明本文提出的方法能达到较高的分类精度。 展开更多

关键词 谱聚类 遗传算法 空间信息 高光谱图像 半监督分类

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基于主动学习的图半监督分类算法 被引量：1

19

作者 高成 陈秀新 +1 位作者 于重重 刘宇 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第7期1871-1875,共5页

为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁... 为抑制噪声数据对分类结果的影响,将噪声处理算法与高斯随机域算法相结合,提出一种带噪声系数的高斯随机域学习算法;针对样本集不平衡性数据分类问题,考虑主动学习在样本不平衡问题中的应用,将主动学习与图半监督算法相结合,提出一种鲁棒性强的主动学习图半监督分类算法。利用基于样本划分的主动学习方法,对正类的近邻样本集中样本与特定类样本形成的新样本集做总体散度排序,筛选出能使新样本集中总体散度最小的样本,代替正类的近邻样本集中所有样本,形成平衡类。在UCI标准数据集上的实验结果表明,与标准的图半监督算法相比,该算法的分类精度更高、泛化能力更强。 展开更多

关键词 带噪声系数的高斯随机域学习算法 样本不平衡问题 主动学习 图半监督算法 主动学习图半监督分类算法

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瓷砖视觉分类的“带约束半监督”算法 被引量：1

20

作者 钱亚枫 贲圣兰 +1 位作者 李勃 陈启美 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期285-289,共5页

瓷砖生产线的人工分类环境相当恶劣,而国外工业视觉分类专用设备价格昂贵,因此有必要对瓷砖的自动分类系统进行自主研究.其中,分类算法的优劣是影响系统性能的关键因素.传统的分类算法存在未标记样本置信度估计低、分类器干扰大等不足.... 瓷砖生产线的人工分类环境相当恶劣,而国外工业视觉分类专用设备价格昂贵,因此有必要对瓷砖的自动分类系统进行自主研究.其中,分类算法的优劣是影响系统性能的关键因素.传统的分类算法存在未标记样本置信度估计低、分类器干扰大等不足.为解决这些问题,提出了基于带约束Tri-training的半监督分类算法：在大量未标记样本中寻找满足约束条件的样本,扩大已标记样本集,生成两个强分类器,组成集成分类器作为终分类器进行数据分类.经现场数据集的测试,该算法较传统算法,未标记样本置信度平均提高3%,分类精度提高1.8%~3.3%. 展开更多

关键词 工业视觉 半监督分类 置信度估计 Tri-training算法

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