姜远
- 作品数：89 被引量：199H指数：8
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电气工程轻工技术与工程电子电信更多>>
- 基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法被引量：3
- 2007年
- 平均1-依赖贝叶斯分类器(AODE)是一种重要的贝叶斯学习方法,但由于其平等看待各个超1-依赖贝叶斯分类器输出,可能对最终结果造成不好影响.本文将每个超1-依赖贝叶斯分类器看作一个产生式模型,并通过模型似然度量超1-依赖贝叶斯分类器的性能,进而提出基于模型似然的超1-依赖贝叶斯分类器集成方法(LODE).与AODE 相比,LODE 仅增加较少计算量却显著提高分类性能.
- 李楠姜远周志华
- 关键词：数据挖掘贝叶斯学习朴素贝叶斯
- 对Aggregative-Learning算法的分析
- 2007年
- 互联网中存在着海量的有用数据,这些数据位于世界各地的各个站点中,由于各个站点之间的通信代价,不可能收集全部站点的所有数据来训练一个全局分类器.但是每个站点都可以使用它自身的数据来训练一个本地分类器. Aggregative-Learning算法通过利用多个站点的本地分类器进行集成从而获得好的泛化能力.从理论上对Aggregative-Learning算法进行分析,并证明了为什么该算法在网络环境中具有良好的性能.
- 王魏姜远周志华
- 关键词：网络环境
- 一种基于教学模型的协同训练方法被引量：3
- 2013年
- 在很多实际问题中,很容易得到大量未标记数据而较难获取数据的标记;所以半监督学习在过去的10多年中得到了很大的关注.基于不一致性的半监督学习是其中一种十分重要的风范,协同训练是其代表方法.至今为止,大部分协同训练方法在选择未标记示例进行标记时只考虑预测学习器的置信度,而忽视了学习器的需求.受到真实教学系统的启发,提出了一种针对协同训练的教学模型TaLe,其中预测学习器是"教"者,而另一方则为"学"者.进而基于该模型给出了一种新的协同训练方法CoSnT,同时考虑了"教"的置信度和"学"的需求度.实验结果表明CoSnT在收敛效率和泛化性能上都优于标准的协同训练算法.
- 胡菊花姜远周志华
- 关键词：半监督学习
- 可靠多模态学习综述被引量：12
- 2021年
- 近年来,多模态学习逐步成为机器学习、数据挖掘领域的研究热点之一,并成功地应用于诸多现实场景中,如跨媒介搜索、多语言处理、辅助信息点击率预估等.传统多模态学习方法通常利用模态间的一致性或互补性设计相应的损失函数或正则化项进行联合训练,进而提升单模态及集成的性能.而在开放环境下,受数据缺失及噪声等因素的影响,多模态数据呈现不均衡性.具体表现为单模态信息不充分或缺失,从而导致"模态表示强弱不一致""模态对齐关联不一致"两大挑战,而针对不均衡多模态数据直接利用传统的多模态方法甚至会退化单模态和集成的性能.针对这类问题,可靠多模态学习被提出并进行了广泛研究,系统地总结和分析了目前国内外学者针对可靠多模态学习取得的进展,并对未来研究可能面临的挑战进行展望.
- 杨杨詹德川姜远熊辉
- 一种基于HDDT集成的多类不平衡学习方法
- 2011年
- 在很多真实世界问题中,不同类别的数据样本往往有显著的不平衡性,即大类的样本远多于小类.对类别不平衡样本进行学习,是目前国内外数据挖掘和机器学习领域的研究热点之一.以往对不平衡样本学习的研究主要针对二分类问题进行,由此针对多分类问题,提出一种基于HDDT决策树集成的多类不平衡学习方法.实验表明,该方法可以有效地对多类不平衡问题进行学习.
- 钱祺姜远
- 关键词：数据挖掘
- 一种改进的决策规则生成算法
- 2003年
- 将神经网络集成与C4.5Rule方法相结合,提出了一种改进的决策规则生成算法.该算法以神经网络集成作为C4.5Rule学习的前端,利用其产生用于C4.5Rule学习的数据集,在此基础上进行决策规则的生成.在UCI机器学习数据库上的实验结果表明,该算法可以产生泛化能力较强的决策规则.
- 姜远陈兆乾周志华
- 关键词：神经网络神经网络集成
- 一种基于反绎学习的多模态牙周图像识别方法和系统
- 本发明公开一种基于反绎学习的多模态牙周图像识别方法和系统，首先，获取标注的牙周疾病图片，并以有监督的方式对于预训练模型进行更新；接着，对于牙周疾病严重程度的知识进行形式化，形成知识库；然后，基于预训练模型对无标注牙周疾病...
- 叶翰嘉姜远李厚轩周志华
- 一种基于集成与知识蒸馏的图像分类模型训练方法
- 本发明公开一种针对类别不均衡数据的基于集成与知识蒸馏的图像分类模型训练方法，包括子模型训练步骤、集成学习步骤和模型融合步骤；首先收集待分类的图片的训练数据，包括每类的图片以及图片的类别信息，在真实的情况下，不同类别的数据...
- 叶翰嘉李岚詹德川姜远
- 一种针对样本性质提取有效特征的方法
- 本发明公开一种针对样本性质提取有效特征的方法，包括训练样本特征序列化步骤、样本特征选择器与对应模型训练步骤和针对样本的模型分类步骤；分类时初期设定一个初始的特征集，对于每一个需要分类的样本根据当前已有特征集决定下一步需要...
- 詹德川姜远周志华李静
- 文献传递
- 一种具有抗噪音能力的增量式混合学习算法被引量：2
- 1999年
- 文中提出了一种具有抗噪音能力的增量式混合学习算法ＩＨＭＣＡＰ．该算法将基于概率论的符号学习与神经网络学习相结合，通过引入ＦＴＡＲＴ神经网络，不仅实现了两种不同思维层次的靠近，还成功地解决了符号学习与神经网络学习精度之间的均衡性问题．其独特的增量学习机制不仅使得它只需进行一遍增量学习即可完成对新增示例的学习，还使该算法具有较好的抗噪音能力，从而可以应用于实时在线学习任务．
- 陈兆乾周志华姜远陈世福
- 关键词：神经网络
