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1 基于动态阈值增强原型网络的联邦半监督学习模型
陈涛, 谢在鹏, 屈志昊 2024年3期 [534-545][摘要](1796)[pdf 4857KB](1164)
2 从随机集落影到随机点落影——隶属函数用于机器学习
汪培庄, 鲁晨光 2025年2期 [305-315][摘要](763)[pdf 4344KB](630)
3 基于动态阈值和差异性检验的自训练算法
吕佳1,2, 邱鸿波1,2, 肖锋1,2 2024年4期 [839-852][摘要](1926)[pdf 1880KB](1220)
4 基于K-means聚类和特征空间增强的噪声标签深度学习算法
吕佳1,2, 邱小龙1,2 2024年2期 [267-277][摘要](2073)[pdf 3864KB](1310)
5 基于AEViT与先验知识的胶质瘤IDH1突变状态预测
徐华畅1, 许倩2, 赵钰琳1, 梁峰宁1, 徐凯2, 朱红1 2024年4期 [952-960][摘要](1821)[pdf 5841KB](1238)
6 基于粒的标记增强标记分布学习
张远健1, 赵天娜2, 苗夺谦2 2023年2期 [390-398][摘要](2863)[pdf 1248KB](2350)
7 基于自适应损失函数的句子级远程监督关系抽取
胡峰, 杨新瑞, 汤成富, 邓维斌, 刘群 2024年3期 [697-706][摘要](2059)[pdf 4531KB](1173)
8 结合局部标记序关系的弱监督标记分布学习
秦天, 滕齐发, 贾修一 2023年1期 [47-55][摘要](1996)[pdf 4856KB](1658)
9 基于稀疏重构消歧的偏标记分类算法
殷建华, 刘振丙, 魏黄曌 2023年4期 [708-718][摘要](2618)[pdf 4653KB](2004)
10 基于加权信息粒化的多标记数据特征选择算法
胡军1,2, 王海峰1,2 2023年3期 [619-628][摘要](1809)[pdf 3666KB](1573)
11 自适应标记关联与实例关联诱导的缺失多视图弱标记学习
查思明1, 鲍庆森1, 骆健1,2, 陈蕾1,2 2022年4期 [670-679][摘要](2691)[pdf 2319KB](2120)
12 多视图主动学习的多样性样本选择方法研究
陈立伟, 房赫, 朱海峰 2021年6期 [1007-1014][摘要](4802)[pdf 4924KB](2660)
13 半监督类保持局部线性嵌入方法
邓廷权, 王强 2021年1期 [98-107][摘要](4745)[pdf 3871KB](2484)
14 三角距离相关性的标签分布学习
黄雨婷, 徐媛媛, 张恒汝, 闵帆 2021年3期 [449-458][摘要](5185)[pdf 4106KB](2154)
15 融合多层次特征的中文语义角色标注
王一成1,2, 万福成1, 马宁2 2020年1期 [107-113][摘要](5523)[pdf 4320KB](2559)
16 基于模糊不一致对的多标记属性约简
高琪1, 李德玉1,2, 王素格1,2 2020年2期 [374-385][摘要](5252)[pdf 5124KB](2453)
17 一种自训练框架下的三优选半监督回归算法
程康明1, 熊伟丽2 2020年3期 [568-577][摘要](5242)[pdf 3973KB](2309)
18 面向众包数据的特征扩维标签质量提高方法
李易南, 王士同 2020年2期 [227-234][摘要](5153)[pdf 1979KB](2594)
19 融合语义与语法信息的中文评价对象提取
周浩1, 王莉2 2019年1期 [171-178][摘要](5228)[pdf 1167KB](2309)
20 结合谱聚类的标记分布学习
王一宾1,2, 李田力1, 程玉胜1,2 2019年5期 [966-973][摘要](6534)[pdf 924KB](2338)
21 鲁棒的半监督多标签特征选择方法
严菲, 王晓栋 2019年4期 [812-819][摘要](5422)[pdf 3109KB](2468)
22 代价敏感数据的多标记特征选择算法
黄琴1,2, 钱文彬1,2, 王映龙1, 吴兵龙2 2019年5期 [929-938][摘要](6004)[pdf 4300KB](2323)
23 基于加权聚类集成的标签传播算法
张美琴1, 白亮2, 王俊斌1 2018年6期 [994-998][摘要](5978)[pdf 728KB](2645)
24 半监督自训练的方面提取
曲昭伟1, 吴春叶1, 王晓茹2 2019年4期 [635-641][摘要](6141)[pdf 966KB](2570)
25 弹性网络核极限学习机的多标记学习算法
王一宾1,2, 裴根生1, 程玉胜1,2 2019年4期 [831-842][摘要](5493)[pdf 4011KB](2735)
26 一种双优选的半监督回归算法
程康明1, 熊伟丽1,2 2019年4期 [689-696][摘要](5773)[pdf 3275KB](2305)
27 基于改进卷积神经网络的多标记分类算法
余鹰1, 王乐为1, 吴新念1, 伍国华2, 张远健3 2019年3期 [566-574][摘要](7762)[pdf 4001KB](2856)
28 多标记学习自编码网络无监督维数约简
杨文元 2018年5期 [808-817][摘要](7228)[pdf 1242KB](4304)
29 标签传播时间序列聚类的股指期货套期保值策略研究
李海林1,2, 梁叶1 2019年2期 [288-295][摘要](4792)[pdf 1539KB](2552)
30 基于Spark的多标签超网络集成学习
李航1, 王进2, 赵蕊2 2017年5期 [624-639][摘要](6144)[pdf 1930KB](3264)
31 应用k-means算法实现标记分布学习
邵东恒, 杨文元, 赵红 2017年3期 [325-332][摘要](5873)[pdf 1803KB](2762)
32 基于非受限路径自然语言处理中的机器人导航
张珂, 陈奇 2017年4期 [482-490][摘要](5438)[pdf 1240KB](2611)
33 流形排序的交互式图像分割
曾宪华1,2, 易荣辉1,2, 何姗姗1,2 2016年1期 [117-123][摘要](6508)[pdf 4397KB](3416)
34 公交地铁一体化下的网络模型与最优路选择算法
徐勇, 贾欣, 王哲, 王翠柳 2015年3期 [482-487][摘要](2976)[pdf 750KB](2633)
35 基于无标记Web数据的层次式文本分类
何力, 谭霜, 贾焰, 韩伟红 2014年3期 [330-335][摘要](2227)[pdf 2134KB](3191)
36 一种多标记数据的过滤式特征选择框架
郭雨萌, 李国正 2014年3期 [292-297][摘要](3556)[pdf 764KB](2328)
37 基于Tri-training的半监督多标记学习算法
刘杨磊1,2,梁吉业1,2,高嘉伟1,2,杨静1,2 2013年5期 [439-445][摘要](5781)[pdf 962KB](3687)
38 基于双向标注融合的汉语最长短语识别方法
鉴?? 萍,宗成庆 2009年5期 [406-413][摘要](4531)[pdf 646KB](2934)
39 基于支持向量数据描述的无标签数据多类分类
朱帮助1, 林? 健2 2009年2期 [131-136][摘要](6386)[pdf 349KB](3911)
DOI:
40 半监督多标记学习的基因功能分析
陈晓峰1,王士同1,曹苏群1,2 2008年1期 [83-90][摘要](5193)[pdf 481KB](3187)
DOI:
41 使用基于SVM的否定概率和法的图像标注
路 晶,金奕江,马少平,茹立云 2006年1期 [62-66][摘要](5030)[pdf 720KB](3736)
DOI: