發(fā)布時間：2017-11-09 03:14

  本文關(guān)鍵詞：基于RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和標(biāo)簽關(guān)聯(lián)的多標(biāo)簽學(xué)習(xí)

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【摘要】：多標(biāo)簽分類問題屬于傳統(tǒng)的分類問題之一,在現(xiàn)實生活中廣泛存在�，F(xiàn)今,多標(biāo)簽算法在解決實際問題中得到廣泛應(yīng)用。然而,多標(biāo)簽實例所屬的標(biāo)簽都是標(biāo)簽空間的一個子集,即每個多標(biāo)簽樣本可能屬于多個標(biāo)簽,而非像二分類問題,樣本只屬于一個標(biāo)簽,這使得多標(biāo)簽問題與傳統(tǒng)的分類問題相比更加復(fù)雜。過去十年里,研究者提出了許多關(guān)于多標(biāo)簽分類的算法,其中絕大部分算法都采用在完全相同的數(shù)據(jù)特征上對每個標(biāo)簽進(jìn)行學(xué)習(xí)的策略。然而,由于每個標(biāo)簽擁有特定的屬性,因而應(yīng)該擁有符合自身標(biāo)簽性質(zhì)的特定特征集,上述被廣泛采用的在統(tǒng)一特征集上直接進(jìn)行多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的策略并不是最優(yōu)的。而且,在多標(biāo)簽分類問題中,每個標(biāo)簽相對于其它標(biāo)簽不是完全獨立的,標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性信息對于提高分類的性能具有重大意義。因此,本文的目標(biāo)是通過為每個標(biāo)簽構(gòu)建特定的特征,并且利用標(biāo)簽關(guān)聯(lián)性去提高多標(biāo)簽學(xué)習(xí)的性能。本文通過引入RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),將原始的數(shù)據(jù)特征顯性映射到標(biāo)簽特定特征,為每個標(biāo)簽構(gòu)建特定的特征集,以確保每個標(biāo)簽的建模都是基于特定標(biāo)簽屬性的數(shù)據(jù)特征集。并且,將裁剪過的預(yù)測信息作為附加的特征進(jìn)行建模,使得模型能夠自動學(xué)習(xí)到標(biāo)簽的關(guān)聯(lián)性信息。在5個常用的多標(biāo)簽基準(zhǔn)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行仿真實驗,實驗結(jié)果驗證了本文提出來的算法相對于現(xiàn)有的主流多標(biāo)簽學(xué)習(xí)算法在可接受的時間開銷的情況下,分類的準(zhǔn)確度上有較大的提高。
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：TP183;TP311.13

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本文編號：1160054