基于動態(tài)模糊集的半監(jiān)督多任務學習.pdf

1、近年來，半監(jiān)督多任務學習日益成為機器學習領域的研究熱點之一。半監(jiān)督多任務學習中動態(tài)模糊問題是普遍的，而動態(tài)模糊集理論是處理動態(tài)模糊問題的有效理論工具之一。因此，本文主要利用動態(tài)模糊集理論研究了半監(jiān)督多任務學習，提出了基于動態(tài)模糊集的半監(jiān)督多任務學習模型。主要包括以下幾方面內容：
　　 (1)分析了半監(jiān)督學習、多任務學習、半監(jiān)督多任務學習的研究現(xiàn)狀；
　　 (2)結合動態(tài)模糊集理論，提出了基于動態(tài)模糊集的半監(jiān)督多任務學習模

2、型；
　　 (3)提出了動態(tài)模糊半監(jiān)督多任務匹配算法和動態(tài)模糊半監(jiān)督多任務自適應學習算法，并分別進行了實驗仿真驗證算法的可行性與有效性；
　　 (4)最后我們以人臉識別作為應用實例，驗證了本文中學習模型的可行性與有效性。
　　 綜上所述，本文一方面豐富了動態(tài)模糊機器學習的內容，另一方面也為半監(jiān)督多任務學習領域提供了新的理論依據(jù)。雖然本文取得了一些成績，但是仍然存在一些工作需要研究與探討，諸如，算法模型優(yōu)化問題、算