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一种基于少样本数据的在线主动学习与分类方法

杨静 赵文仓 徐越 冯旸赫 黄金才

南京大学学报(自然科学版)2021,Vol.57Issue(5):757-766,10.
南京大学学报(自然科学版)2021,Vol.57Issue(5):757-766,10.DOI:10.13232/j.cnki.jnju.2021.05.005

一种基于少样本数据的在线主动学习与分类方法

An on-line active learning and classification method based on small sample data

杨静 1赵文仓 2徐越 3冯旸赫 4黄金才1

作者信息

  • 1. 国防科技大学系统工程学院,长沙,410073
  • 2. 海军潜艇学院作战指挥系,青岛,266041
  • 3. 青岛科技大学自动化与电子工程学院,青岛,266061
  • 4. 解放军31102部队,南京,210016
  • 折叠

摘要

关键词

深度学习/主动认知/感知学习/少量样本/感知信息

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

杨静,赵文仓,徐越,冯旸赫,黄金才..一种基于少样本数据的在线主动学习与分类方法[J].南京大学学报(自然科学版),2021,57(5):757-766,10.

基金项目

国家自然科学基金(71701205) (71701205)

南京大学学报(自然科学版)

OACSCDCSTPCD

0469-5097

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