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首页 > 期刊首页 >南京师大学报(自然科学版) >2019年2期  > 基于局部结构保持的自适应有序回归学习
基于局部结构保持的自适应有序回归学习
Improved Adaptive Ordinal Regression Learning Based on Locality Structure Preserving
摘要: 有序回归学习是一种在训练模型过程中保持数据间序关系的机器学习方法,在图像分类等领域有着广泛的应用.现有的有序回归模型通过先验知识获得了更优的性能,但是它们没有考虑数据内的局部结构信息.本文在有序回归学习的同时保持局部结构信息,并嵌入图像空间距离度量信息,提出了一种基于局部结构保持的自适应有序回归方法(SaLSP-LDLOR).通过对局部保持矩阵进行模糊自适应...   查看全部>>

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