近年來,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的迅速發(fā)展,分類問題作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域一個(gè)重要問題得到廣泛研究和應(yīng)用。分類問題通常指單標(biāo)簽分類,即將未知實(shí)例劃分到單一類別中,然而現(xiàn)實(shí)世界中的許多應(yīng)用場景是多標(biāo)簽的,即實(shí)例同時(shí)歸于多個(gè)類別之中。多標(biāo)簽分類最早應(yīng)用于文本分類中,現(xiàn)在已在圖像標(biāo)注、音樂情感分類、生物信息學(xué)、信息檢索等多個(gè)場景得到研究和應(yīng)用。多標(biāo)簽特征選擇算法和分類算法是多標(biāo)簽研究領(lǐng)域的兩個(gè)重要部分,由于多標(biāo)簽的特性使得特征選擇算法相較單標(biāo)簽特征選擇更為復(fù)雜,而現(xiàn)在已有的多標(biāo)簽分類算法仍有很大的改進(jìn)空間。本文對(duì)多標(biāo)簽特征選擇算法和多標(biāo)簽分類算法兩方面進(jìn)行研究,主要工作如下:（1）提出了基于遺傳算法和最大相關(guān)最小冗余的多標(biāo)簽特征選擇算法（MLFS-GM）。MLFS-GM算法基于遺傳算法和最大相關(guān)最小冗余策略:考慮標(biāo)簽之間的相關(guān)性,特征之間的冗余性以及特征與標(biāo)簽之間的相關(guān)性,用信息論中的互信息建模相關(guān)性和冗余性,從而給出遺傳算法的特征集適應(yīng)度函數(shù)。在多個(gè)多標(biāo)簽公開數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,本文算法在絕大多數(shù)評(píng)價(jià)指標(biāo)上優(yōu)于同樣基于遺傳算法的GA-ML-CFS算法和采用信息增益建模標(biāo)簽與特征相關(guān)性的MLFSIE 算法... 

【文章來源】：山東科技大學(xué)山東省

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容及主要工作
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 相關(guān)概念及理論
    2.1 多標(biāo)簽特征選擇簡介
    2.2 多標(biāo)簽分類算法簡介
    2.3 遺傳算法簡介
    2.4 譜聚類簡介
    2.5 本章小結(jié)
3 基于遺傳算法和最大相關(guān)最小冗余的多標(biāo)簽特征選擇算法
    3.1 算法詳述
    3.2 特征選擇實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    3.3 本章小結(jié)
4 基于標(biāo)簽集劃分和貪心策略的多標(biāo)簽分類器鏈算法
    4.1 標(biāo)簽子集選擇劃分
    4.2 分類器鏈序的確定
    4.3 算法描述和復(fù)雜度分析
    4.4 分類算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)和展望
    5.1 總結(jié)
    5.2 展望
參考文獻(xiàn)
致謝
攻讀碩士學(xué)位期間主要研究成果


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]擴(kuò)展ReliefF的兩種多標(biāo)簽特征選擇算法[J]. 馬晶瑩,宣恒農(nóng).  計(jì)算機(jī)應(yīng)用與軟件. 2017(07)
[2]一類基于信息熵的多標(biāo)簽特征選擇算法[J]. 張振海,李士寧,李志剛,陳昊.  計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展. 2013(06)
[3]一種基于信息增益及遺傳算法的特征選擇算法[J]. 任江濤,孫婧昊,黃煥宇,印鑒.  計(jì)算機(jī)科學(xué). 2006(10)

博士論文
[1]基于改進(jìn)遺傳算法的汽車裝配生產(chǎn)線平衡問題研究[D]. 李險(xiǎn)峰.北京科技大學(xué) 2017



本文編號(hào)：2973227