本文選題：遷移學(xué)習(xí) + 中心遷移匹配��； 參考：《智能系統(tǒng)學(xué)報(bào)》2017年02期

【摘要】：本文研究了一種新型的基于知識(shí)遷移的極大熵聚類技術(shù)。擬解決兩大挑戰(zhàn)性問題:1)如何從源域中選擇合適的知識(shí)對(duì)目標(biāo)域進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)以最終強(qiáng)化目標(biāo)域的聚類性能;2)若存在源域聚類數(shù)與目標(biāo)域聚類數(shù)不一致的情況時(shí),該如何進(jìn)行遷移聚類。為此提出一種全新的遷移聚類機(jī)制,即基于聚類中心的中心匹配遷移機(jī)制。進(jìn)一步將該機(jī)制與經(jīng)典極大熵聚類算法相融合提出了基于知識(shí)遷移的極大熵聚類算法(KT-MEC)。實(shí)驗(yàn)表明,在不同遷移場景下的紋理圖像分割應(yīng)用中,KT-MEC算法較很多現(xiàn)有聚類算法具有更高的精確度和抗噪性。
[Abstract]:This paper studies a new method of maximum entropy clustering based on knowledge migration. It is proposed to solve two challenging problems: 1) how to select the appropriate knowledge from the source domain to transfer learning to the target domain in order to eventually strengthen the clustering performance of the target domain; 2) how to carry out if there is no consistency between the number of the source domain clustering number and the target domain clustering number A new migration clustering mechanism is proposed, which is based on the central matching migration mechanism based on the cluster center. A new maximum entropy clustering algorithm based on knowledge migration (KT-MEC) is proposed by combining the mechanism with the classical maximum entropy clustering algorithm. The experiment shows that in the application of texture image segmentation under the different migration scenarios, KT- MEC algorithm has higher accuracy and noise immunity than many existing clustering algorithms.
【作者單位】： 江南大學(xué)數(shù)字媒體學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572236) 江蘇省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(BK20160187) 江蘇省產(chǎn)學(xué)研前瞻性聯(lián)合研究項(xiàng)目(BY2013015-02)
【分類號(hào)】：TP391.41

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