半監(jiān)督學(xué)習(xí)若干問題的研究.pdf

1、在現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中，由于資源、人力與不可克服的條件限制，標(biāo)簽數(shù)據(jù)的獲取存在一定的困難。在少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)和大量未標(biāo)簽數(shù)據(jù)的情況下，如何有效地提高傳統(tǒng)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型的泛化能力和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的高效性成為半監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要問題。半監(jiān)督學(xué)習(xí)的研究和探索具有深遠(yuǎn)的實(shí)際意義，一方面利用大量無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)輔助少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)構(gòu)建精良的學(xué)習(xí)模型，另一方面在少量標(biāo)簽數(shù)據(jù)（先驗(yàn)知識(shí)）的指導(dǎo)下，無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)過(guò)程更加合理高效。
　　 本文探討了半監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)在復(fù)雜數(shù)據(jù)聚類、分類

2、和移動(dòng)對(duì)象異常軌跡探測(cè)三個(gè)方面問題的應(yīng)用研究，并在分析已有經(jīng)典算法不足的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)相應(yīng)的算法：
　　 （1）面向結(jié)構(gòu)復(fù)雜數(shù)據(jù)的半監(jiān)督聚類算法SCDCS，有效地發(fā)現(xiàn)任意形狀和多密度分布的簇，并具有一定的抗噪聲能力。
　　 （2）基于監(jiān)督聚類的半監(jiān)督分類算法N2SC，減少噪聲數(shù)據(jù)對(duì)協(xié)同訓(xùn)練算法性能的影響，提高分類器的性能。
　　 （3）基于半監(jiān)督技術(shù)的異常軌跡探測(cè)算法Semi-TOD，結(jié)合少量異常軌跡先驗(yàn)知識(shí)的