摘要：该文提出了一种基于支持向量数据描述的自适应多示例学习算法。该算法首先通过一种代表示例选取方法,在正、负包中分别选取代表示例,并将代表示例映射到特征空间,将多示例学习问题转化为特征空间中标准单示例机器学习问题,然后利用SVDD算法对特征映射后的训练样本集合进行训练得到分类器,再将代表示例更新与分类器训练交替迭代进行,最后用训练好的分类器对测试集进行预测。在多示例学习的COREL图像库进行实验,实验结果验证了算法的有效性。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96728A/201206/44604258.html

送人玫瑰，手留余香~如您已下载到该资源，可在回帖当中上传与大家共享，欢迎来CDA社区交流学习。（仅供学术交流用。）