【摘 要】
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多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题．传统的多标记算法在输入空间仅用单一示例表示多义性对象，过度简化了对象的复杂内涵，导致在表示阶段丢失重要信息．针对这
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多标记学习主要用于解决单个样本同时属于多个类别的问题．传统的多标记算法在输入空间仅用单一示例表示多义性对象，过度简化了对象的复杂内涵，导致在表示阶段丢失重要信息．针对这一问题，提出一种结合类别权重及多示例的多标记学习改进算法CWMI-INSDIF．算法采用MIML（Multi—Instance Multi-Label learning）框架，在表示阶段，将学习样本分化为多示例包形式，在生成示例包过程中定义一组描述数据重要度的权重函数，并加入自适应惩罚策略，最终确定了学习样本中各部分信息的权重大小，从而在输
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