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为有效对数据解码后的多候选结果准确提取,需要对数据解码后的多候选结果特征项进行分类提取。但当前方法对多候选结果提取时,无法得到准确的结果。为解决上述问题,提出一种基于半监督学习的数据解码多候选结果准确提取方法。方法采用非线性方法将半监督判定分析运用到数据特征提取当中,在利用已知类别和未知类别对数据解码多候选结果数据进行模型参数训练和学习,将学习后的数据解码多候选结果数据参数模型进行特征提取,根据得到的特征项将数据解码的多候选结果分类,最终得到准确的数据提取。实验结果证明,所提方法在对多候选结果数据提