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基于标签影响力传播的人工免疫检测器生成算法研究
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作者 周遵龙 陈文 马欣蕾 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第5期346-354,共9页
人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中... 人工免疫系统利用训练样本对候选检测器进行筛选训练,以产生覆盖非自体区域的成熟检测器用于自体和非自体的区分。传统基于否定选择的检测器生成算法(Negative Selection Algorithm,NSA)通常需要大量有标记的自体训练样本,而实际应用中已标记样本有限,导致检测器训练不足,限制了检测器的检测精度。针对这一问题,提出了一种基于标签影响力传播的免疫检测器训练方法。在属于同一聚类的样本中,通过少量的已标记聚类成员进行标签影响力传播,为聚类中的未标记样本进行伪标记。随后,基于噪声学习的伪标记评估去除低可信的新标记样本。通过了标签评估的新标记样本被加入训练样本集合,以扩展已标记样本规模,提升免疫检测器的训练质量。在7类不同维度和规模的UCI公开数据集上的对比实验结果表明,所提基于标签影响力传播的免疫检测训练算法能够有效提升检测器的训练性能,尤其在训练样本有限或数据集不均衡的情况下,检测器的性能明显优于传统方法,相较于PSA,co-PSA和GFNSA等检测生成算法,检测器的识别精度平均提升了10%。 展开更多
关键词 标签影响力传播 人工免疫 检测器生成算法 标签评估
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营养标签标注对消费者健康食品购买意愿的影响--基于能力感知与温暖感知的中介作用 被引量:3
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作者 李涵 唐一凡 青平 《南开管理评论》 CSSCI 北大核心 2024年第4期41-52,共12页
营养标签正逐渐成为健康食品企业与消费者沟通的重要体现。学术界将营养标签分为客观型和评估型两种类型,但前人的研究尚未就企业应该标注何种营养标签以促进消费者购买健康食品这一核心问题达成一致结论。本研究拟从企业能力感知与企... 营养标签正逐渐成为健康食品企业与消费者沟通的重要体现。学术界将营养标签分为客观型和评估型两种类型,但前人的研究尚未就企业应该标注何种营养标签以促进消费者购买健康食品这一核心问题达成一致结论。本研究拟从企业能力感知与企业温暖感知相权衡的角度出发,探索营养标签对消费者健康食品购买意愿的影响及其中介机制和调节变量。通过2个预实验和4个正式实验证明,企业标注客观型(vs.评估型)营养标签一方面会通过增加企业能力感知促进消费者对健康食品的购买,另一方面也会通过减少企业温暖感知降低购买意愿。此外,关系规范和相对价格调节了(客观型vs.评估型)营养标签对消费者健康食品购买意愿的影响。最后,本研究提出了一个系统的理论框架以协调前人研究结论的不一致,丰富了营养标签的文献,拓展了刻板印象内容模型的适用范围;在实践上对政府和企业的健康食品营养标签标注提供了可行建议,也对消费者树立健康饮食理念具有提醒作用。 展开更多
关键词 客观型营养标签 评估型营养标签 健康食品 企业温暖感知 企业能力感知
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基于凝聚式层次聚类的微调筛选过采样方法
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作者 谷铮 陈学斌 +1 位作者 张宏扬 李雨欣 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2138-2144,共7页
针对不平衡数据集分类效果差的问题,提出一种基于凝聚式层次聚类(AHC)的微调筛选过采样方法,该方法可适用于不平衡数据的多分类情况。首先,在不平衡数据集的聚类过程中应用AHC算法,分别聚类多数类与少数类,从而在考虑类别间关系的同时... 针对不平衡数据集分类效果差的问题,提出一种基于凝聚式层次聚类(AHC)的微调筛选过采样方法,该方法可适用于不平衡数据的多分类情况。首先,在不平衡数据集的聚类过程中应用AHC算法,分别聚类多数类与少数类,从而在考虑类别间关系的同时有效避免类重叠问题;其次,为了平衡数据集并保留原始数据的特征,设计一种微调过采样算法;再次,为了提升生成样本的分类准确率,提出一种基于倾向评分匹配的标签倾向评估与筛选方法;最后,通过实验对所提出的方法进行验证,并将该方法与MDO(Mahalanobis Distance-based Over-sampling technique)、AND-SMOTE(Automatic Neighborhood size Determination method for Synthetic Minority Over-sampling TEchnique)和K-means SMOTE这3种方法进行比较。实验结果表明,在Abalone、Contraceptive和Yeast等6个不同的数据集上,所提方法展现出了良好的性能,验证了它的有效性。 展开更多
关键词 不平衡数据 多分类 过采样 凝聚式层次聚类 标签倾向评估
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近邻中心迭代策略的单标注视频行人重识别 被引量:7
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作者 张云鹏 王洪元 +4 位作者 张继 陈莉 吴琳钰 顾嘉晖 陈强 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第12期4025-4035,共11页
为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签... 为解决视频行人重识别数据集标注困难的问题,提出了基于单标注样本视频行人重识别的近邻中心迭代策略.该策略逐步利用伪标签视频片段迭代更新网络结构,以获得最佳的模型.针对预测无标签视频片段的伪标签准确率低的问题,提出了一种标签评估方法:每次训练后,将所选取的伪标签视频片段和有标签视频片段特征中每个类的中心点作为下一次训练中预测伪标签的度量中心点;同时提出基于交叉熵损失和在线实例匹配损失的损失控制策略,使得训练过程更加稳定,无标签数据的伪标签预测准确率更高.在MARS,DukeMTMC-VideoReID这两个大型数据集上的实验验证了该方法相比于最新的先进方法,在性能上得到非常好的提升. 展开更多
关键词 视频行人重识别 近邻中心迭代策略 标签评估方法 单标注 损失控制策略
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