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针对复杂形态数据的稳健性机器学习模型与方法研究

2017年

基础理论

成果简介

　　针对复杂数据下机器学习建模原理及其应用开展研究，取得系统创新成果。通过模拟人从易到难的课程学习模式，提出自步学习模型形式化构造原则，在此原则下针对不同目标构建系列自步学习算法，支持CMU信息媒体实验室开发系统在TRECVID竞赛取得第一名，支持香港中文大学未来城市研究所在地理领域权威的IEEE GRSS 数据融合大赛取得优异成绩；提出将误差函数引入学习模型的误差建模原理，依据此原理构建多种实现...

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