幾種典型機器學(xué)習(xí)方法及其應(yīng)用研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的高速發(fā)展,人們已在很多應(yīng)用領(lǐng)域積累了大量的數(shù)據(jù),對這些數(shù)據(jù)進行分析并學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中蘊含的知識,成為了這些應(yīng)用領(lǐng)域的共同要求。機器學(xué)習(xí)是當前人工智能領(lǐng)域的熱點研究方向之一,它本身也是一個應(yīng)用驅(qū)動的學(xué)科。已有的研究成果表明,很多應(yīng)用問題采用機器學(xué)習(xí)的方法來解決是一種行之有效的渠道或手段。本文針對若干典型的應(yīng)用問題,采用或提出合適的機器學(xué)習(xí)方法進行處理,取得了較好的效果。本文工作主要包括以下四個方面的內(nèi)容:1.類別不平衡學(xué)習(xí)、代價敏

2、感學(xué)習(xí)及其在交叉銷售上的應(yīng)用研究。交叉銷售已成為企業(yè)盈利的重要手段,如何解決其數(shù)據(jù)中普遍同時存在的類別不平衡和代價敏感問題是準確預(yù)測交叉銷售客戶的關(guān)鍵,也是難點之一。為解決上述應(yīng)用問題,本文結(jié)合類別不平衡學(xué)習(xí)和代價敏感學(xué)習(xí)技術(shù),提出了一種使用最優(yōu)閾值投票的方法。該方法首先結(jié)合過抽樣和欠抽樣技術(shù)獲取多個類別平衡的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,然后在每個平衡數(shù)據(jù)集上分別訓(xùn)練得到多個底層學(xué)習(xí)器,最后利用所提出的基于最優(yōu)閾值的投票集成方法集成底層學(xué)習(xí)器得到?jīng)Q策模

3、型。在PAKDD2007數(shù)據(jù)挖掘競賽的交叉銷售數(shù)據(jù)集上的實驗驗證了該方法的有效性。
　　 2.半監(jiān)督學(xué)習(xí)及其在指紋圖像分割上的應(yīng)用研究。指紋圖像分割是自動指紋識別系統(tǒng)預(yù)處理中的關(guān)鍵技術(shù)之一。傳統(tǒng)的分割方法需要大量已標記的指紋圖像作為訓(xùn)練數(shù)據(jù),但實際應(yīng)用中獲取標記樣本比較繁瑣和耗時。本文根據(jù)半監(jiān)督學(xué)習(xí)的思想,提出了一種基于協(xié)同訓(xùn)練的指紋圖像分割方法,以綜合利用已標記和未標記的指紋圖像。該方法在基于像素水平的Coherence、Me

4、an、Variance特征體系下,使用標記盒和支持向量機作為基分類器進行協(xié)同訓(xùn)練。在FVC2002指紋庫上的實驗結(jié)果表明,該方法能夠在標記信息較少的情況下取得較好的性能,并且在處理低質(zhì)量指紋圖像時也表現(xiàn)出了較強的魯棒性。
　　 3.距離度量學(xué)習(xí)及其在基于內(nèi)容的圖像檢索(content-basedimageretrieval,CBIR)上的應(yīng)用研究。在CBIR應(yīng)用中,一個關(guān)鍵步驟就是度量圖像間的距離或相似度。距離度量學(xué)習(xí)可以為給定

5、的任務(wù)學(xué)習(xí)到恰當?shù)木嚯x度量準則并已被成功地應(yīng)用于很多領(lǐng)域。然而,現(xiàn)有的多數(shù)距離度量學(xué)習(xí)均是離線式的方法,并不適用于CBIR的在線應(yīng)用環(huán)境；現(xiàn)有的少數(shù)在線式距離度量學(xué)習(xí)方法也無法有效地利用圖像庫中充裕的未標記圖像信息。為解決上述問題,本文提出了一種在線式的半監(jiān)督距離度量學(xué)習(xí)方法并應(yīng)用至CBIR中。該方法針對每個用戶查詢及其后續(xù)的相關(guān)反饋學(xué)習(xí)一個距離度量準則。檢索任務(wù)被設(shè)計成一系列的凸優(yōu)化問題,本文也給出了閉式解以實現(xiàn)快速求解。該方法根據(jù)用

6、戶的查詢和反饋信息來產(chǎn)生約束信息,并基于Qsim的思想有效利用了圖像庫中的未標記圖像。在COREL圖像庫上的實驗也驗證了該方法的有效性。
　　 4.相關(guān)特征映射及其在CBIR上的應(yīng)用研究。CBIR系統(tǒng)的最終目的就是依據(jù)用戶的查詢?yōu)橛脩羲阉飨嚓P(guān)圖像,其搜索的準確性和可靠性在很大程度上取決于系統(tǒng)內(nèi)部的排序方法。本文提出了一種基于相關(guān)特征映射技術(shù)的排序方法。分析顯示,映射之后的空間能更好地適用于CBIR的排序任務(wù)。本文也設(shè)計了一個新的