国家重点基础研究发展计划(2012CB326403)
- 作品数：5 被引量：24H指数：2
- 相关作者：李志欣张灿龙卓亚琦周生明殷明浩更多>>
- 相关机构：广西师范大学桂林理工大学东北师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划广西壮族自治区自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于模糊关联规则和决策树的图像自动标注被引量：1
- 2015年
- 传统的基于关联规则算法的图像自动标注存在"锐利边界"问题,使分类存在模糊性、不准确性。且随着多媒体技术的飞速发展,图像信息数据迅速增长,海量的图像数据会形成大量冗余的关联规则,这将导致分类效率大大降低。针对这2个问题,文中提出基于模糊关联规则和决策树的图像自动标注模型。该模型首先获得关联训练图像低层特征和高层语义的模糊关联规则,再利用决策树方法删减冗余的模糊关联规则,基于决策树删减后的模糊关联规则,大大减小了算法的计算复杂度。实验在Corel 5k和IAPR-TC12两个基准数据集上进行,并从精度、召回率、F-measure以及产生的规则数量几个度量措施上进行比较。与其他几种前沿的图像自动标注方法的结果对比表明,该方法在图像的标注精度和标注效率上有很大的提高。
- 李志欣李灵芝张灿龙
- 关键词：图像自动标注模糊关联规则决策树
- 多标记学习研究综述被引量：19
- 2014年
- 多标记学习是针对现实世界中普遍存在的多义性对象而提出的一种学习框架。对多标记学习的研究现状和进展作了综合论述,给出多标记学习的定义和求解策略,将当前多标记学习算法分为问题转换和算法改进两大类,并重点阐述各类算法的学习原理;探讨了多标记学习的各种评估措施的定义及其作用,并总结了在多标记学习研究背景下若干有价值的研究方向。
- 李志欣卓亚琦张灿龙周生明
- 关键词：多标记学习
- 约束与度量相结合的半监督聚类集成被引量：1
- 2016年
- 针对基于约束的和基于度量的两种半监督聚类方法,结合聚类集成展开研究,提出一种结合这两种方法的半监督聚类集成方法。在少量先验知识辅助下使用这两种方法对样本聚类,产生不同的基聚类,运用一致性函数将基聚类整合得到目标聚类。基于度量的半监督聚类引入新的度量函数,适用于一般数据集,且因图像像素有着空间信息的特殊性,综合考虑像素固有特征和邻域空间分布,其适用于图像数据。在两类数据集上的实验结果表明,该方法大幅改善了聚类效果。
- 韦斯婷李志欣张灿龙
- 关键词：半监督聚类
- 扩展规则方法研究综述被引量：2
- 2014年
- 归结方法是自动推理的重要方法之一,而扩展规则是与归结对称的方法,近年来引起了研究者的广泛关注。从扩展规则的相关概念、在命题逻辑中的发展以及在一阶逻辑、描述逻辑、模态逻辑、可能性逻辑和多值逻辑中的应用3个方面论述分析了扩展规则10年来的研究现状,重点阐述扩展规则用于求解SAT、相近SAT和#SAT问题各种算法的优缺点,最后指出相关的研究热点与发展趋势。
- 王金艳谷文祥覃少华殷明浩
- 关键词：SAT
- 基于主题模型的多示例多标记学习方法被引量：1
- 2015年
- 针对现有的大部分多示例多标记(MIML)算法都没有考虑如何更好地表示对象特征这一问题,将概率潜在语义分析(PLSA)模型和神经网络(NN)相结合,提出了基于主题模型的多示例多标记学习方法。算法通过概率潜在语义分析模型学习到所有训练样本的潜在主题分布,该过程是一个特征学习的过程,用于学习到更好的特征表达,用学习到的每个样本的潜在主题分布作为输入来训练神经网络。当给定一个测试样本时,学习测试样本的潜在主题分布,将学习到的潜在主题分布输入到训练好的神经网络中,从而得到测试样本的标记集合。与两种经典的基于分解策略的多示例多标记算法相比,实验结果表明提出的新方法在现实世界中的两种多示例多标记学习任务中具有更优越的性能。
- 严考碧李志欣张灿龙
- 关键词：主题模型文本分类
