基于融合特征的半监督流形约束定位方法
基于流形判别分析的半监督支持向量机
基于流形判别分析的半监督支持向量机郝勇智【摘要】半监督分类研究的主要内容是,如何有效地利用大量的无类别标签的数据对分类问题所具有的有用信息.该文提出了一种基于流形判别分析的半监督支持向量机(Semi-Supervised Support Vector Machine Based on Manifold-based Discriminant Analysis,简称MDASSVM).通过定义基于流形的类内离散度和类间离散度,充分利用流形判别分析的性质,进一步改进半监督支持向量机,在分类决策时同时考虑样本的边界信息、分布特征以及局部流形结构,该方法不仅继承了传统降维方法的优势,而且进一步提高降维效率.人造数据集和UCI中的部分实际数据集上的实验结果表明,与现有算法相比,数据集通过该算法降维后,能使半监督支持向量机有更高的分类精度.【期刊名称】《山西电子技术》【年(卷),期】2015(000)006【总页数】4页(P3-5,19)【关键词】流形判别分析;半监学习;支持向量机;分类;降维【作者】郝勇智【作者单位】中北大学计算机与控制工程学院,山西太原030051【正文语种】中文【中图分类】TP391.4传统机器学习问题分为两类:无监督学习和监督学习。
无监督学习仅仅利用为无标签样本集，而监督学习则需要大量有标签的样本集，但在很多实际应用中，获取少量的已标记数据通常需要较大的代价，但获取未标记数据的代价要小很多。
这就使得同时利用已标记样本集和未标记样本集的半监督学习方法快速发展起来。
支持向量机(SVM)是20 世纪90 年代由V.Vapnik 首先提出，它建立在统计学习理论的VC 维理论和结构风险最小化原理基础上的新型机器学习算法。
标准支持向量机具有良好的推广能力，已经被应用到很多场景中并发挥着重要作用。
标准支持向量机算法都属于监督学习的算法，倘若可以将半监督学习的思想很好地引入到标准支持向量机中，就能解决标准支持向量机依赖大量已标记样本的问题，进而改进监督分类方法［1］的性能，训练得到分类性能更好的分类器，从而获得更好的分类效果。
半监督学习及其应用研究
半监督学习及其应用研究一、本文概述随着大数据时代的来临，机器学习和在众多领域的应用越来越广泛。
监督学习和无监督学习是两种最常用的学习方法。
这两种方法在实际应用中都有一定的局限性。
监督学习需要大量的标注数据进行训练，而标注数据往往难以获取且成本高昂。
无监督学习则不依赖于标注数据，但往往难以提取出有效的特征信息。
半监督学习作为一种介于监督学习和无监督学习之间的方法，逐渐受到了人们的关注。
本文旨在探讨半监督学习的基本原理、方法及其应用研究。
我们将对半监督学习进行概述，介绍其基本概念、发展历程以及与传统学习方法的区别。
我们将重点介绍几种常见的半监督学习方法，包括自训练、协同训练、基于图的方法和基于生成模型的方法等，并分析它们的优缺点。
接着，我们将探讨半监督学习在各个领域的应用研究，如图像分类、文本分类、自然语言处理、推荐系统等，并分析这些应用中的成功案例和存在的问题。
我们将对半监督学习的未来发展趋势进行展望，探讨其在新时代的应用前景和挑战。
通过本文的阐述，我们希望能够为读者提供一个全面、深入的了解半监督学习的机会，并为其在实际应用中的使用提供参考和借鉴。
二、半监督学习概述半监督学习（Semi-Supervised Learning, SSL）是一种介于监督学习与无监督学习之间的机器学习方法。
它利用少量的标记数据（通常数量远少于无标记数据）和大量的未标记数据来训练模型，以实现更高的学习效率和更准确的预测结果。
这种方法既解决了完全监督学习中标签数据昂贵、难以获取的问题，也克服了无监督学习在缺少标签信息时无法有效利用标记数据信息的限制。
半监督学习通常包括两种主要类型：生成式方法和判别式方法。
生成式方法通常假设数据是由某些潜在的模型生成的，并试图学习这个潜在模型，从而利用未标记数据对标记数据进行概率建模。
常见的生成式方法有自训练（Self-Training）、生成对抗网络（GANs）等。
判别式方法则直接利用标记和未标记数据来训练分类器，其目标是学习一个能够区分不同类别的决策边界。
《基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》
《基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》篇一一、引言在人工智能与机器学习领域，半监督学习方法因其在处理带有标记与未标记数据时的出色表现而受到广泛关注。
本文以属性偏序结构理论为基础，提出一种新型的半监督学习方法，该方法的实施和运用具有重要的理论与实践价值。
二、属性偏序结构理论属性偏序结构理论是近年来兴起的一种用于描述和处理复杂数据间关系的理论。
其基本思想是通过分析数据的属性及其之间的偏序关系，来揭示数据间的内在联系和规律。
在半监督学习过程中，这种理论可以有效地指导我们如何利用标记和未标记数据，提升学习效果。
三、半监督学习方法研究现状目前，半监督学习方法已经在图像识别、文本分类、生物信息等领域得到广泛应用。
然而，这些方法往往忽略了数据间的属性偏序关系，导致在处理具有复杂关系的任务时效果不佳。
因此，将属性偏序结构理论引入半监督学习过程，对于提升学习效果具有重要意义。
四、基于属性偏序结构理论的半监督学习方法本文提出的基于属性偏序结构理论的半监督学习方法，主要包括以下步骤：1. 数据预处理：对数据进行清洗、归一化等操作，确保数据的准确性。
2. 属性偏序关系分析：通过分析数据的属性及其之间的偏序关系，构建属性偏序图。
3. 标记数据利用：利用标记数据训练初始模型，并基于属性偏序图对模型进行优化。
4. 未标记数据利用：利用未标记数据对模型进行半监督学习，进一步提高模型的泛化能力。
5. 模型评估与优化：通过交叉验证等方法评估模型性能，并根据评估结果对模型进行优化。
五、实验与分析为了验证本文提出的基于属性偏序结构理论的半监督学习方法的有效性，我们进行了大量实验。
实验结果表明，该方法在处理带有标记与未标记数据时，能够显著提高学习效果，尤其是在处理具有复杂关系的任务时表现更为出色。
与现有半监督学习方法相比，该方法在准确率、召回率、F1值等指标上均有明显优势。
六、结论与展望本文提出的基于属性偏序结构理论的半监督学习方法，通过分析数据的属性及其之间的偏序关系，有效地提高了半监督学习的效果。
《基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》范文
《基于属性偏序结构理论的半监督学习方法研究》篇一一、引言在人工智能与机器学习的时代，半监督学习方法已成为处理大量未标记数据的有效手段。
然而，随着数据集的复杂性日益增长，传统半监督学习方法面临着许多挑战。
为此，本文提出了一种基于属性偏序结构理论的半监督学习方法。
该方法不仅继承了半监督学习的优点，而且能有效处理数据集中的属性偏序关系，进一步提高学习效率和准确性。
二、背景及理论概述1. 半监督学习：在半监督学习中，标记数据和未标记数据同时用于训练模型。
这种方法的优势在于能够利用未标记数据，从而提高学习的准确性和效率。
2. 属性偏序结构理论：属性偏序结构是指不同属性之间存在的某种先后顺序或相对重要性关系。
该理论认为，通过研究属性的偏序关系，可以更好地理解数据的结构和特征。
三、基于属性偏序结构理论的半监督学习方法1. 方法概述：该方法首先通过分析数据的属性偏序结构，确定各属性的重要性及相互关系。
然后，利用标记数据和未标记数据共同训练模型，同时考虑属性的偏序关系。
2. 具体步骤：（1）数据预处理：对数据进行清洗、去噪和标准化处理，以便更好地提取数据的属性偏序关系。
（2）属性偏序关系分析：利用相关算法分析数据的属性偏序关系，确定各属性的重要性及相互关系。
（3）半监督学习：结合标记数据和未标记数据，利用相关半监督学习算法训练模型。
（4）模型优化：在训练过程中，考虑属性的偏序关系，对模型进行优化，提高模型的准确性和泛化能力。
四、实验与分析1. 实验数据：采用多个公开数据集进行实验，包括图像、文本和数值型数据等。
2. 实验方法：对比基于属性偏序结构理论的半监督学习方法和传统半监督学习方法的效果。
3. 实验结果与分析：通过实验发现，基于属性偏序结构理论的半监督学习方法在处理复杂数据集时具有明显优势。
该方法能够更好地理解数据的结构和特征，提高模型的准确性和泛化能力。
此外，该方法还能有效利用未标记数据，进一步提高学习效率。
一种混合约束的半监督网络流量特征选择方法
融合成对约束和规模约束的半监督聚类方法[发明专利]
![融合成对约束和规模约束的半监督聚类方法[发明专利]](https://img.taocdn.com/s3/m/ea5c763d50e2524de4187e2f.png)
专利名称：融合成对约束和规模约束的半监督聚类方法专利类型：发明专利
发明人：罗森林,王海州,潘丽敏,韩龙飞
申请号：CN201810236079.6
申请日：20180321
公开号：CN108446736A
公开日：
20180824
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开了一种融合成对约束和规模约束的半监督聚类方法，属于计算机与信息科学技术领域。
该方法包括：随机从少量样本标签数据选择样本对生成约束对，采用并查集方法扩展约束对；使用加权KKZ算法初始化聚类质心，避免选择噪声或异常数据作为初始化质心；更新高斯混合模型的目标函数，将不同监督信息作为不同参数的惩罚项，实现多目标监督信息整合。
由于本发明提供的半监督聚类方法将多目标监督信息融合至半监督聚类，既提升了聚类的准确性，又避免了产生空类或仅包含少量样本的无效类别。
申请人：北京理工大学
地址：100081 北京市海淀区中关村南大街5号
国籍：CN
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融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法随着现代人工智能技术的发展，深度学习算法越来越受到人们的关注。
它的优势在于能够挖掘复杂的非线性模型，从而达到有效的结果。
然而，由于深度学习在学习没有太多样本的情况下会出现局部最优解，这使得抑制模型拟合过程中的过拟合问题变得尤为重要。
半监督学习技术是一种有效的解决方案，它在有限标记样本以及未标记样本的基础上进行学习。
与完全监督学习相比，半监督学习更加关注利用未标记数据，在样本不足的情况下达到良好的预测性能，有效的减少了完全监督学习的标记样本的要求。
为了抑制过拟合问题，许多半监督学习算法引入正则化技术来约束模型参数的变化。
近期，已有许多关于一致性正则和流形正则的研究，已经提出了一些有效的半监督学习算法，如一致性正则流形学习和聚类（CRSC），流形正则投影度量学习（LPMDL）。
由于这类算法在保证模型泛化能力的同时，能够挖掘数据样本后面的一致性和流形结构，这种算法已经受到了很多人的关注。
近年来，融合一致性正则和流形正则的半监督深度学习算法也正逐步得到开发和应用。
融合一致性正则和流形正则的半监督深度学习算法作为实现半监督学习的典型算法，其能够有效结合一致性正则和流形正则，融合其优异的性质，使半监督学习模型在数据不足的情况下达到较好的预测性能，提高分类效果。
首先，对于一致性正则，它引入了样本间的额外信息，通过使用一致性的一致性约束来减少非标签样本的标签不确定性，从而提高模型的表现。
其次，对于流形正则，它将样本的类内散布性（intra-class variance）和类间散布性（inter-class variance）考虑在一起，通过使用流形相似性约束来提高模型的表现。
最后，融合一致性正则和流形正则的半监督深度学习算法还引入一个深度学习模型，该模型使用一致性正则和流形正则对模型参数进行约束，并学习一组网络参数，从而最大程度地改善半监督学习模型的性能，从而达到有效的分类效果。
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法近年来，深度学习（DL）技术在解决许多复杂问题中发挥了重要作用。
在实践中，为了提高学习算法的有效性，研究者们引入了各种正则化和复杂结构学习技术，以便将模型良好地拟合数据样本。
最近，研究者们提出了一种新的半监督深度学习算法，称为“融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法（FCC-SL）”，其目的是改进传统的监督学习算法，使其更有效地拟合无监督数据样本。
本文首先详细介绍了FCC-SL算法的架构及原理，然后根据模型结构和算法细节，介绍了FCC-SL的实现过程，接着，本文通过分析比较，验证了FCC-SL算法的有效性，最后，将结果与其他算法进行比较，以证明FCC-SL是一种高效的半监督深度学习算法。
首先，本文介绍了FCC-SL算法的架构及原理。
算法的主要目的是改进传统的监督学习算法，使其能够更有效地拟合无监督数据样本，并具有良好的模型统计特性。
FCC-SL算法基于一致性正则和流形正则技术，其中一致性正则主要用于捕捉数据中稀疏的临近属性，以及映射流形上的结构，而流形正则技术主要用于提取数据特征，并将这些特征映射到输出空间上。
此外，FCC-SL算法还构建了一个加权损失函数，并引入一个超参数来控制监督学习和半监督学习之间的比例，以实现最佳的模型性能。
接着，本文详细介绍了FCC-SL算法的实现过程。
首先，将训练数据分为监督数据和无监督数据，然后将监督数据传入深度学习模型，以便获取输出空间中的深度特征，再将这些特征作为无监督数据的输入进行训练，接着，根据模型结构和算法细节，将一致性正则和流形正则引入损失函数，对深度特征重建进行模型优化，实现半监督学习，最后，根据损失函数的变化，调整超参数，以获得最优模型性能。
最后，本文通过分析比较，验证了FCC-SL算法的有效性。
FCC-SL 算法根据数据的分布特性构建了一个加权损失函数，以捕捉数据中的稀疏结构，并提取有效的特征，从而构建出了一个高效的深度学习模型。
融合片段对比学习的弱监督动作定位方法
融合片段对比学习的弱监督动作定位方法融合片段对比学习的弱监督动作定位方法人类动作识别是计算机视觉领域中的重要研究方向之一，旨在让计算机能够从图像或视频中准确地识别出人体的动作。
而动作定位则是在对目标动作进行识别的基础上，进一步从输入的多帧视频序列中准确标定出动作发生的时间和位置。
近年来，随着深度学习的兴起，动作定位也取得了显著的进展。
本文将介绍一种基于融合片段对比学习的弱监督动作定位方法，旨在进一步提高动作定位的准确性和鲁棒性。
一、引言动作定位是计算机视觉领域的热门研究课题之一，其在视频内容分析、人机交互、智能监控等领域具有广泛应用。
传统的动作定位方法往往通过手工设计特征和分类器来实现，存在着识别准确性不高、人工特征设计困难等问题。
随着深度学习的兴起，动作定位领域也出现了一系列基于卷积神经网络的方法，取得了显著的进展。
然而，这些方法往往需要大量标注好的训练数据，成本高且存在困难。
随着大规模视频数据的爆炸式增长，弱监督学习逐渐成为解决动作定位问题的有效途径。
弱监督学习是指在训练过程中只使用部分待定位动作的标注信息，而不需要精确标定每个动作实例的时空位置。
融合片段对比学习是一种常用的弱监督学习方法，该方法利用训练数据中存在的片段级别信息来进行学习和优化，从而达到动作定位的目标。
下面将详细介绍融合片段对比学习的动作定位框架和关键技术。
二、方法描述融合片段对比学习的动作定位框架主要包括三个关键步骤：片段提取、对比学习和动作定位。
1. 片段提取片段提取是将视频序列分解成一系列固定长度的片段，以提取并表示动作发生的时空信息。
传统的方法中，通常采用滑动窗口的方式对视频进行切割，存在着计算复杂度高、信息冗余等问题。
近年来，基于深度学习的方法被广泛应用于片段提取中，如基于循环神经网络 (RNN) 的长短时记忆 (LSTM) 网络，通过学习视频序列的时空特征来提取有关动作的有效片段。
2. 对比学习对比学习是融合片段对比学习的核心步骤，通过学习模型将不同的片段进行比较和区分。
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法近年来，随着人工智能领域的发展，深度学习技术得到了越来越多的关注。
深度学习不仅可以为传统机器学习技术提供更好的性能，而且可以为机器学习任务提供快速有效的解决方案。
然而，对于半监督深度学习而言，存在着一致性正则与流形正则的技术瓶颈。
因此，为了克服这一问题，研究者在最近的研究中提出了融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法。
一致性正则是指在训练期间将不同模型的参数强加给同一个数据集，从而使不同模型的参数趋于一致。
许多传统机器学习技术如支持向量机（SVM）和逻辑回归等，已经采用了一致性正则，但是由于深度学习模型复杂，需要大量的数据来训练，因此一致性正则在深度学习中的应用相对较少。
流形正则是建立在流形观察的基础上的一种机器学习技术，它可以将流形的分类任务建模成最小化损失函数的优化问题。
但是，现有的流形正则技术往往没有考虑到深度学习模型中的非线性表示能力，因此不能很好地应用于深度学习模型。
针对上述问题，研究人员提出了融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法。
该算法首先设计一致性正则模型，以将深度学习模型参数的负责程度限制到最小。
然后，再设计流形正则模型，以将原始数据空间的边界拟合到深度模型中。
最后，将这两个模型结合起来作为半监督深度学习算法的超参数。
据报道，该算法可以提高模型的泛化性能，并且具有良好的训练性能。
另外，研究人员还提出了针对融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法的一种新方法。
该方法使用了折叠半监督训练法来引入距离矩阵在超参数计算中的作用。
通过将距离相关度矩阵引入到模型的训练中，可以发现数据样本之间的类似性，从而提高模型的性能。
值得一提的是，融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法不仅具有良好的训练性能，而且可以有效地提高模型的泛化能力。
然而，在实践中，这种算法可能会受到数据集噪声的影响，从而导致模型性能下降。
因此，对于该算法而言，如果能够有效地应用一些辅助技术，如数据增强技术和正则化技术等，可以有效地解决该问题。
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法
融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法
王杰;张松岩;梁吉业
【期刊名称】《大数据》
【年(卷),期】2022(8)3
【摘要】半监督学习已被广泛应用于大数据分析。
目前,基于一致性正则的方法是半监督深度学习的研究热点之一。
然而这类方法没有考虑数据的流形结构,可能会导致部分相近的样本得到差异很大的输出,进而导致分类器性能下降。
针对这个问题,提出了一种融合一致性正则与流形正则的半监督深度学习算法。
该算法在对模型施加一致性约束的同时,对样本构图并加入平滑性损失,实现了每个样本点局部邻域的平滑以及邻近(相连)样本点之间的平滑,从而提高半监督深度学习算法的泛化性能。
在多个图像和文本数据集上的实验结果表明,与其他的半监督深度学习算法相比,所提算法更有效。
【总页数】12页(P103-114)
【关键词】半监督深度学习;一致性正则;流形正则;平滑性约束
【作者】王杰;张松岩;梁吉业
【作者单位】山西大学计算机与信息技术学院;计算智能与中文信息处理教育部重点实验室
【正文语种】中文
【中图分类】TP183
【相关文献】
1.基于流形正则化的半监督投影双子支持向量机
2.半监督流形正则化算法检测应用层DDoS攻击研究
3.一种基于流形正则化的半监督人脸识别方法
4.流形与成对约束联合正则化半监督分类方法
5.基于流形正则化的在线半监督极限学习机
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Fusion feature based semi-supervised manifold localization method
H U AN G Zheng-yu1，2,3 ， JIA N G Xin-long2,3,4， LIU Jun-fa 2, 3，
(1. College o f Information Engineering , Xiangtan University , Xiangtan 411105, Chinas 2. Institute o f Computing Technology， Chinese Academy o f Sciences， Beijing 1QQ19Q， China; 3. Beijing Key Laboratory o f Mobile Computing and Pervasive Device, Beijing 100190, China; 4. University o f Chinese Academy o f Sciences, Beijing 100190, China)
第
51 卷 第 4 期 2017 年 4 月
Journal of Zhejiang University (Engineering Science)
浙
江
大
学
学
报
（ 工学版）
Vol. 51 No. 4 Apr. 2017
DO I ：10. 3785/j. issn. 1008-973X. 2017. 04. 003
W i-Fi 和 低 功 耗 蓝 牙 单 模 定 位 方 法 在 精 度 、 稳定性和普适性上难以满足需求以及现有定位方法须采 集大量标定数据这些问题， 设 计 实 现 了 将 W i-Fi 和 低 功 耗 蓝 牙 信 号 进 行 融 合 的 半 监 督 定 位 方 法 ， 有 效 利 用 了 Wi-Fi 和低功耗蓝牙信号的定位优势， 采用半监督流形约束来引入非标定数据进行模型训练. 实验表明， 与单一特征相 比， 提出的融合特征在提升了鲁棒性的同时， 定 位 精 度 提 高 了 20% 以 上 ； 采用引入的半监督流形约束定位方法， 能
Key words：Wi-F i ； Bluetooth low energy (B L E ) ； fusion feature ； cross-correlation feature ； semi-supervised
manifold
www. zjujournals. com/ eng 61572004, 61472399, 61572471，61502456);中国科学院科研装备研制项目（ YZ201527);教育 部- 中国移动科研基金资助项目（ MCM20150401); 国家重点研发计划资助项目（ 2016YFB1001401) ;广东省科技计划资助项目 (2015B010105001). 作者简介： 黄正宇 （ 1991 一 ） ， 男， 硕士 生 ， 从事室内定位、 信息检索研究 . ORCID: 〇 〇 〇 〇 -〇 〇 〇 3-0341-4009. E-mail: huangzhengyu@ 通信联系人： 陈益强， 男， 研究员， 博导 . ORCID: 〇 〇 〇 〇 -〇 〇 〇 2-8407-0780. E-mail: yqchen@
基于融合特征的半监督流形约束定位方法
黄正宇 U ， 3 , 蒋蠢龙 2 , 3， \刘 军 发 2’ 3 工程学院， 湖 南 湘 潭 411105; 2 . 中 国 科 学 院 计 算 技 术 研 究 所 ， 北 京 100190; 3 . 北京市移动计算与新型终端重点实验室， 北 京 100190; 4 . 中 国 科 学 院 大 学 ， 北 京 100190)
摘 要
： 针对 够 使 标 定 训 练 数 据 减 少 90%.
中图分类号 关键词：
Wi-Fi;低 功 耗 蓝 牙 (B LE); 融 合 特 征 ; 互 相 关 特 征 ;半 监 督 流 形 约 束
： TP 391
文献标志码
：A
文章编号
： 1008 - 973X(2017)04 -0655 -0 8
CH EN Yi-qiang2’3’1 ， GU Yang 2 ’ 3’ 4
Abstract ：Wi-Fi and Bluetooth Low Energy based single mode localization methods cannot get satisfactory
performance on localization accuracy? robustness and universality. In the training phase ? a large amount of calibrated data is required to train a model. A semi-supervised localization method was proposed based on fusing features of Wi-Fi and Bluetooth low energy signals in order to solve these problems. Wi-Fi and Bluetooth Low Energy based localization methods were effectively used ? and semi-supervised manifold was employed to import a vast amount of uncalibrated data for model training. Experimental results show that the proposed fusion feature can increase the indoor localization accuracy by more than 2 0 % as well as improving robustness compared with single feature. The semi-supervised manifold localization method can dramatically reduce labeled calibration samples by 90%.