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一种双优选的半监督回归算法

摘要:针对一些工业过程中存在的有标签样本少,而传统的半监督学习无法保证对无标签样本准确预测的问题,提出一种双优选的半监督回归算法。首先,确定有标签样本密集区中心,并计算无标签样本与该中心的相似度,实现对无标签样本的优选,同时根据有标签样本间相似度优选有标签样本;然后,利用高斯过程回归方法对选出的有标签样本建立辅学习器,以对优选出的无标签样本预测标签;最后,利用这些伪标签样本提升主学习器的预测效果。通过数值例子以及实际脱丁烷塔过程数据进行建模仿真,证明了所提方法在有标签样本较少的情况下有良好的预测性能。

关键词:
  • 无标签样本  
  • 优选  
  • 半监督回归  
  • 样本密集区中心  
  • 相似度  
  • 高斯过程回归  
  • 辅学习器  
  • 主学习器  
  • 脱丁烷塔过程  
  • 预测性能  
作者:
程康明; 熊伟丽
单位:
江南大学物联网工程学院; 江苏无锡214122; 江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室; 江苏无锡214122
刊名:
智能系统学报

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

期刊名称:智能系统学报

智能系统学报紧跟学术前沿,紧贴读者,国内刊号为:23-1538/TP。坚持指导性与实用性相结合的原则,创办于2006年,杂志在全国同类期刊中发行数量名列前茅。

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