半監督學習思想在機器學習相關問題中的套用研究

《半監督學習思想在機器學習相關問題中的套用研究》是依託中山大學，由任江濤擔任項目負責人的青年科學基金項目。

基本介紹

• 中文名：半監督學習思想在機器學習相關問題中的套用研究
• 項目類別：青年科學基金項目
• 項目負責人：任江濤
• 依託單位：中山大學
• 負責人職稱：副教授
• 申請代碼：F06
• 研究期限：2008-01-01 至 2010-12-31
• 批准號：60703110
• 支持經費：18（萬元）

中文摘要

本項目以半監督學習思想主線，研究如何針對特徵選擇、代表點選擇、組合分類器構造及數據流分類等機器學習相關問題引入和套用不帶類別標籤數據信息及半監督學習思想。提出基於隨機方法或分類置信度引入不帶類別標籤數據進行半監督特徵選擇；基於分類置信度指標進行代表點選擇及基於半監督聚類進行訓練集過濾；基於半監督學習、半監督特徵選擇及半監督代表點選擇進行組合分類器構造；基於變動檢測及半監督學習的動態特徵選擇、動態代表點選擇及動態組合分類器構造等研究思路及方案。研究成果一方面可以拓展及豐富當前半監督學習的理論和方法，另一方面可用於指導解決許多適用半監督學習思想的實際分類問題。