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基于树结构的层次性多示例多标记学习
被引量：
1
1
作者
袁京洲
高昊
+2 位作者
周家特
冯巧遇
吴建盛
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期80-87,共8页
针对多示例多标记学习中标记间树结构的问题,将多示例学习、多标记学习和树结构标记优化方法有机融合,提出了基于树结构标记的层次性多示例多标记学习方法TreeMIML.TreeMIML先将样本中的多个示例转化为单示例,然后通过多标记学习得到新...
针对多示例多标记学习中标记间树结构的问题,将多示例学习、多标记学习和树结构标记优化方法有机融合,提出了基于树结构标记的层次性多示例多标记学习方法TreeMIML.TreeMIML先将样本中的多个示例转化为单示例,然后通过多标记学习得到新样本的标记,最后通过树结构标记优化方法学习样本的最终标记.实验结果证明,TreeMIML方法在G蛋白偶联受体的生物学功能预测上获得了很好的分类性能,优于目前最好的多示例多标记学习和多标记学习方法.
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关键词
层次性多示例多标记学习
树结构
G蛋白偶联受体
生物学功能
多示例
学习
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职称材料
题名
基于树结构的层次性多示例多标记学习
被引量：
1
1
作者
袁京洲
高昊
周家特
冯巧遇
吴建盛
机构
南京邮电大学地理与生物信息学院
南京邮电大学通信与信息工程学院
出处
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第3期80-87,共8页
基金
国家自然科学基金(61872198、81771478、61571233)
江苏省高校自然科学基金(18KJB416005)
+1 种基金
江苏省高等学校自然科学研究项目(17KJA510003)
南京邮电大学科研基金(NY218092)
文摘
针对多示例多标记学习中标记间树结构的问题,将多示例学习、多标记学习和树结构标记优化方法有机融合,提出了基于树结构标记的层次性多示例多标记学习方法TreeMIML.TreeMIML先将样本中的多个示例转化为单示例,然后通过多标记学习得到新样本的标记,最后通过树结构标记优化方法学习样本的最终标记.实验结果证明,TreeMIML方法在G蛋白偶联受体的生物学功能预测上获得了很好的分类性能,优于目前最好的多示例多标记学习和多标记学习方法.
关键词
层次性多示例多标记学习
树结构
G蛋白偶联受体
生物学功能
多示例
学习
Keywords
hierarchical multi-instance multi-label learning
tree structure
G protein-coupled receptors
biological functions
multi-instance leanring
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
发文年
被引量
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1
基于树结构的层次性多示例多标记学习
袁京洲
高昊
周家特
冯巧遇
吴建盛
《南京师大学报（自然科学版）》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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