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    关键词中包括 multi-label learning 的文章

1 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](1153)[pdf 4856KB](839)
2 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](920)[pdf 3666KB](744)
3 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](1805)[pdf 2319KB](1358)
4 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](4082)[pdf 4106KB](1379)
5 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](4542)[pdf 3109KB](1518)
6 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](5142)[pdf 4300KB](1598)
7 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](4616)[pdf 4011KB](1834)
8 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](6634)[pdf 4001KB](2067)
9 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](6019)[pdf 1242KB](2471)
10 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](5293)[pdf 1930KB](2461)
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](5033)[pdf 962KB](2894)