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基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法
被引量：
5
1
作者
刘洪涛
李航
+1 位作者
王进
李鸽鸽
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期906-913,共8页
多目标回归学习是指同时学习多个相关的回归任务,其主要挑战来自于对输入要素和输出目标变量之间的基础关系进行建模以及对目标间的相关性进行探索.针对这两个挑战,本文提出了一种基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法,通过探索目...
多目标回归学习是指同时学习多个相关的回归任务,其主要挑战来自于对输入要素和输出目标变量之间的基础关系进行建模以及对目标间的相关性进行探索.针对这两个挑战,本文提出了一种基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法,通过探索目标间的相关性,为每个目标构建其独特的标签特定特征,提高算法整体的预测精度;同时设计一种稀疏性聚合函数对不同的回归方法进行集成,从而处理输入与输出间的复杂关系.在18个数据集上与有代表性的多目标回归方法进行对比实验,充分证明了本文方法的有效性与竞争性.
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关键词
多目标回归
稀疏集成
标签特定特征
目标间关联
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职称材料
题名
基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法
被引量：
5
1
作者
刘洪涛
李航
王进
李鸽鸽
机构
重庆邮电大学
计算机学院
重庆邮电大学网络智能与网络技术研究中心
出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第5期906-913,共8页
基金
国家自然科学基金(No.41571401)
国家社会科学基金(No.18BGL266)。
文摘
多目标回归学习是指同时学习多个相关的回归任务,其主要挑战来自于对输入要素和输出目标变量之间的基础关系进行建模以及对目标间的相关性进行探索.针对这两个挑战,本文提出了一种基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法,通过探索目标间的相关性,为每个目标构建其独特的标签特定特征,提高算法整体的预测精度;同时设计一种稀疏性聚合函数对不同的回归方法进行集成,从而处理输入与输出间的复杂关系.在18个数据集上与有代表性的多目标回归方法进行对比实验,充分证明了本文方法的有效性与竞争性.
关键词
多目标回归
稀疏集成
标签特定特征
目标间关联
Keywords
multi-target regression
sparse integration
label specific features
inter-target correlations
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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
操作
1
基于标签特定特征的多目标回归稀疏集成方法
刘洪涛
李航
王进
李鸽鸽
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
5
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