基于RBF神经网络和标签关联的多标签学习

发布时间：2017-11-09 03:14

  本文关键词：基于RBF神经网络和标签关联的多标签学习

  更多相关文章： 多标签分类 RBF神经网络 标签关联性 特定特征

【摘要】：多标签分类问题属于传统的分类问题之一,在现实生活中广泛存在。现今,多标签算法在解决实际问题中得到广泛应用。然而,多标签实例所属的标签都是标签空间的一个子集,即每个多标签样本可能属于多个标签,而非像二分类问题,样本只属于一个标签,这使得多标签问题与传统的分类问题相比更加复杂。过去十年里,研究者提出了许多关于多标签分类的算法,其中绝大部分算法都采用在完全相同的数据特征上对每个标签进行学习的策略。然而,由于每个标签拥有特定的属性,因而应该拥有符合自身标签性质的特定特征集,上述被广泛采用的在统一特征集上直接进行多标签学习的策略并不是最优的。而且,在多标签分类问题中,每个标签相对于其它标签不是完全独立的,标签关联性信息对于提高分类的性能具有重大意义。因此,本文的目标是通过为每个标签构建特定的特征,并且利用标签关联性去提高多标签学习的性能。本文通过引入RBF神经网络,将原始的数据特征显性映射到标签特定特征,为每个标签构建特定的特征集,以确保每个标签的建模都是基于特定标签属性的数据特征集。并且,将裁剪过的预测信息作为附加的特征进行建模,使得模型能够自动学习到标签的关联性信息。在5个常用的多标签基准数据集上进行仿真实验,实验结果验证了本文提出来的算法相对于现有的主流多标签学习算法在可接受的时间开销的情况下,分类的准确度上有较大的提高。
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP183;TP311.13

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本文编号：1160054