《智能系统学报》
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关键词中包括
semi-supervised learning
的文章
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
](
567
)
[
pdf
4857KB]
(
275
)
DOI:
10.11992/tis.202311015
2
融合关系特征的半监督图像分类方法研究
刘威
1,2,3
, 王薪予
1,3
, 刘光伟
4
, 王东
4
, 牛英杰
1,3
2022年5期 [886－899][
摘要
](
2053
)
[
pdf
5376KB]
(
1480
)
DOI:
10.11992/tis.202109022
3
弱标记不完备决策系统的增量式属性约简算法
程龙
1,2
, 钱文彬
1,2
, 王映龙
1
, 胡剑锋
3
2020年6期 [1079－1090][
摘要
](
4585
)
[
pdf
4357KB]
(
1456
)
DOI:
10.11992/tis.202001017
4
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
](
4711
)
[
pdf
3109KB]
(
1642
)
DOI:
10.11992/tis.201809017
5
结合稀疏表示与约束传递的半监督谱聚类算法
赵晓晓, 周治平 2018年5期 [855－863][
摘要
](
5466
)
[
pdf
1070KB]
(
1906
)
DOI:
10.11992/tis.201703013
6
半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法
蒋新华
1,2
, 高晟
3
, 廖律超
1,2
, 邹复民
2
2015年5期 [690－698][
摘要
](
5633
)
[
pdf
10181KB]
(
2883
)
DOI:
10.11992/tis.201406044
7
面向大数据流的半监督在线多核学习算法
张钢, 谢晓珊, 黄英, 王春茹 2014年3期 [355－363][
摘要
](
3113
)
[
pdf
688KB]
(
2183
)
DOI:
10.3969/j.issn.1673-4785.201403067
8
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
](
5186
)
[
pdf
962KB]
(
2997
)
DOI:
10.3969/j.issn.1673-4785.201305033