【摘 要】
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针对大规模检索时半监督学习方法难以兼顾运算复杂度和学习精度的问题,提出一种高效、高精度的半监督学习方法,在不降低学习精度的前提下降低运算复杂度。设计用于图模型重建
【机 构】
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甘肃民族师范学院计算机科学系,郑州澍青医学高等专科学校卫生管理系,武汉理工大学信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（U1404602）,甘肃省教育厅基金项目（2014A-115）
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针对大规模检索时半监督学习方法难以兼顾运算复杂度和学习精度的问题,提出一种高效、高精度的半监督学习方法,在不降低学习精度的前提下降低运算复杂度。设计用于图模型重建的复杂度函数,在给定的复杂度水平下,结合径向基函数重建最优的图模型;采用轮换授权算法,对图模型进行分层聚类,构建树结构;采用分层查询策略,沿着树自上而下地遍历各节点,贪婪搜索期望误差最小的节点,扩展已标记样本集,不断降低学习误差,提高学习精度。仿真实验表明,与现有的半监督学习方法相比,该方法的学习精度更高、运算复杂度更低。
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