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不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM

吴晗 王士同

智能系统学报2023,Vol.18Issue(4):743-753,11.
智能系统学报2023,Vol.18Issue(4):743-753,11.DOI:10.11992/tis.202202026

不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM

Privileged LSSVM for classification and simultaneous importance identification of missing information on incomplete data

吴晗 1王士同1

作者信息

  • 1. 江南大学 人工智能与计算机学院,江苏 无锡 214122
  • 折叠

摘要

关键词

最小二乘支持向量机/特权信息学习/可加性核/数据缺失/k最近邻/样本空间/特权空间/数据质量

Key words

least squares support vector machines/learning using privileged information/additional kernel/missing data/k-nearest neighbor/sample space/privileged space/data quality

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

吴晗,王士同..不完整数据分类与缺失信息重要性识别特权LSSVM[J].智能系统学报,2023,18(4):743-753,11.

基金项目

国家自然科学基金项目(61972181). (61972181)

智能系统学报

OA北大核心CSCDCSTPCD

1673-4785

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