基于演化算法的序回归技术研究

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1、胃夺綺達4朵*赛嗎UniversitofScie打ceandTechnologyofGhi打ay硕±学位论文、基于读化算法的序巧切技术研堯论文题目么玉_奇作者姓名.■计專机应用化术学利■专业屢巧教援导师姓名—二〇六■年五月完成时间夺固#《若朵大赛,硕d:学位论文參基于演化算法的序回归揉术研究作者姓名:伍玉舟学科专业:计算机应用技术导师姓名:唐巧教授—完成时间:二0六年五月Unive巧ityofScie

2、nceandTechnologyofChina'iA?dissertationformastefsde巧eg幽巧OrdinalReressionTechniuesgqBasedonEvolu村onarAlorithmsygAuthor:YuzhouWuSecialit:ComuterTechnoloandAlicationspypgyppSupervisor:Prof.KeTangFinishedTime:Ma201

3、6y,中国科学技术大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文,是本人在导师指导下进行研究工作所取得的成果。除已特别加La标注和致谢的地方外,论义中不包含任何他人已经发表或撰写过的研究成果一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中作了明。与我确的说明。-i4:作者签名枝:L种签字日期:中国科学技术大学学位论文授权使用声明一作为申请学位的条件之,学位论文著作权拥有者授权中国科学技术大学拥有学位论文的部分使用权目:,P学校有权按有关规定向国家有关部口或机构^《送交论文

4、的复印件和电子版1,允许论文被查阅和借阅,可乂時学位论文编入中》国学位论文全文数据库等有关数据库进行检索,可1^^>采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。本人提交的电子文档的内容和纸质论文的内容相—致。保密的学位论文在解密后也遵守此规定。nIZ^公开□保密年?:作者签名怔支符导师签名:初签字日期:签字日期:摘要摘要一,数据的类别之间存在种自然的序关系,在很多实际应用中。例如我们用一?15星去评价部电影,3星评价高于2星评价,而4星评价低于5星评价。

5、一和标称数据不同,我们称这样类数据为有序数据。有序数据的类别之间可排序,3星评价通常被认为,但类别之间的差异却没有精确的定义。例如对电影的优于2星评价,但是3星究竟比2星好多少却难L义曼;hU预测有序数据的序的学、习问题,称之为序回归。序回归有着广泛的实际应用场景,例如情感分析信息检索、推荐系统、信用评价、医学等。一序回归问题作为机器学习、数据挖掘领域重要的问题之,越来越受到研究者们的关注,。已有的王作主要集中在研究有监督序回归问题。然而当缺少足够的有标签数据时,该问题变得难1^

6、^处理。在很多实际应用中,有标签数据往往难W获取并且校对起来代价很高。而无标签数据通常大巧存在,并且易于获得。因此,同时考虑有标签数据和无标签数据的半监督序回归问题具有重要的研究意一定的研究和讨论义和实际价值。本文化此为动机,对半监督序回归问题做了。本文提出了一种基于化权核判别分析的半监督序回归技术一。该算法通过个化权策略来引入无标签数据,而权重体现了不同训练数据对于类分布的贡献大小。通过同时使用有标签数据和无标签数据,可UX更准确地估计类的分布信息一一维的,从而获得更好的投影向

7、量和阀值。该投影向畳将原始数据映射到个.空间,使得相邻类别之间可^^分隔开X、相同类别的数据可L:聚合紧同时保持正确的序关系一;阀值用来预测新样例的序。该算法使用种标签传播的方法来计算权重。然而,由于标签传播算法没有考虑数据中的序信息,导致估计的权重有时不是很准确一。为了更准确地估计类的分布信息并进步提升性能,我们提出了改—基于演化算法的半监督序回归技术进的算法。该算法通过使用演化算法来。优化无标签数据的权重,优化目标是使学习器拥有良好的学习性能和泛化能力由于同时引入了无标签数据和序信息

8、一,所该问题是个非凸且不可导的优化问题。演化算法适用于处理这类问题,我们在本文使用差分进化算法。为了降低优化问题的维度一,本文提出了种权重更新规则和个体表示方法,用来间接地演化权重。通过该方法,问题维度从无标签样例个数屋级下降到序个数呈级。在多。个数据集上的实验结果,证明了本文提出的两个半监督序回归算法的有效性:关键词序回归,,,半监督学习,核判别分析,标签传播演化

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