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1 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](3035)[pdf 4106KB](628)
2 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](3256)[pdf 5124KB](824)
3 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](3405)[pdf 3109KB](712)
4 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](3872)[pdf 4300KB](700)
5 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](3562)[pdf 4011KB](1064)
6 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](4924)[pdf 4001KB](1073)
7 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](4305)[pdf 1242KB](1453)
8 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](3969)[pdf 1930KB](1721)
9 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](4228)[pdf 1803KB](1408)
10 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](1832)[pdf 764KB](911)
11 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](4169)[pdf 962KB](2124)