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有噪条件下基于正则化模型的本体学习算法

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摘要

对原有的正则化本体模型加以改进,分别从再生核希尔伯特空间及线性空间Rm出发,得到有噪或半监督学习框架下的新正则化求解模型,将计算模型的注意力集中到假设空间的设置上.实验表明,新算法对特定的应用领域具有较高的效率.

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来源
《西北师范大学学报：自然科学版》 |2014年第6期|41-45|共5页
作者
朱林立; 吴访升; 叶飞跃; 高炜;
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作者单位

江苏理工学院计算机工程学院;

云南师范大学信息学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP393.092;
关键词
本体; 相似度; 本体映射; 再生核希尔伯特空间;

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