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题名基于标记因果顺序挖掘的多标记分类方法
被引量：2
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作者
陈加略
姜远
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机构
南京大学计算机科学与技术系
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出处
《软件学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第4期1267-1273,共7页
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基金
国家自然科学基金(61673201,61921006)。
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文摘
在多标记学习(MLL)问题中,每个示例都与一组标记相关联.为了实现对未见示例的高效预测,挖掘和利用标记之间的关系是至关重要的.大多数已有的研究都将关系简化为标记之间的相关性,而相关性又通常基于标记的共现性.揭示了因果关系对于描述一个标记在学习过程中如何帮助另一个标记更为重要.基于这一观察,提出了两种策略来从标记因果有向无环图(DAG)中生成标记的因果顺序,同时使得生成的因果顺序都遵循因标记应该在果标记之前的准则.第1种策略的主要思想是对随机顺序进行排序,使其满足DAG中的因果关系.而第2种策略的主要思想是根据DAG的结构,将标记放入许多不相交的拓扑层次中,再通过它们的拓扑结构进行排序.进一步,通过将因果顺序纳入到分类器链(CC)模型中,提出了一种有效的MLL方法,从而从更加本质的角度来利用标记关系.在多个数据集上的实验结果验证了该方法确实能够挖掘出有效的标记因果顺序,并帮助提升学习性能.
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关键词
多标记学习
因果
标记顺序
有向无环图
分类器链
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Keywords
multi-label learning
causality
label-order
directed acyclic graph
classifier chain
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名针对高分辨率遥感影像分割的改进连通域标记方法
被引量：7
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作者
王晶
张艳宁
骆剑承
明冬萍
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机构
西北工业大学计算机学院
中国科学院地理科学与资源研究所
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2005年第10期37-39,112,共4页
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基金
国家863高技术研究发展计划项目(编号:2002AA135230)
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文摘
针对高分辨率遥感影像信息量大的特点,提出一种新的连通域标记方法-包围判断式标记,快速完成对影像分割结果的连通域标记。尤其对分割结果中含有大面积连通分割子区域的情况,此方法能大大减少像素4-连通比较的次数,并且能在标记步骤有效地去除部分无意义的分割小区域。复杂度分析和实验结果证明,包围判断式标记方法比传统的顺序式标记方法具有更高的运行效率,更能适应高分辨率遥感影像处理的要求。
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关键词
高分辨率遥感影像
连通区域标记
包围判断式标记
顺序式标记
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Keywords
high-resolution remote sensing image,connected component labeling,circling and judging labeling,sequential labeling
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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