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1 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](2066)[pdf 1248KB](1605)
2 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](1339)[pdf 4856KB](985)
3 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](1085)[pdf 3666KB](905)
4 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](1976)[pdf 2319KB](1504)
5 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](4230)[pdf 4106KB](1519)
6 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](4639)[pdf 5124KB](1787)
7 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](4761)[pdf 3109KB](1669)
8 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](5349)[pdf 4300KB](1745)
9 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](4761)[pdf 4011KB](1972)
10 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](6892)[pdf 4001KB](2236)
11 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](6329)[pdf 1242KB](2674)
12 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](5498)[pdf 1930KB](2606)
13 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](5349)[pdf 1803KB](2233)
14 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](2813)[pdf 764KB](1704)
15 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](5222)[pdf 962KB](3025)