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基于半监督式文本分类的对抗训练方法，对抗生成模型相关论文
提出一种基于两阶段学习的半监督SVM故障检测方法。该方法首先使用标识传递算法给未标识样本赋予初始伪标识,并通过k近邻图对比样本点标识值,将可能是噪声的样本点识别并剔除;然后将去噪处理后的样本集输入到S
文本分类算法的基础描述,基于质心的半监督文本分类算法的具体描述,
基于肤色的人脸检测与识别，就是一篇毕业论文
Face Detection and Recognition Based on Matlab
基于半监督协同回归的脑龄预测研究，李绮焯，田丽霞，目前，基于医学神经图像的人脑成熟和老化研究成为热点。尽管有不少研究分别基于fMRI或DTI图像数据对脑龄预测得到较高准确率，但国��
为了提高图像检索的质量,提出了一种基于半监督学习的图像检索方法。该方法提取图像的颜色、形状、纹理特征,计算得到已知类别样本的中心图像,检索过程中利用中心图像自适应调整相关度计算函数,然后根据与查询图像
在生物信息学中，对给定氨基酸序列的蛋白质进行分类，检测细微的蛋白质序列相似性或远同源性对于准确预测蛋白质功能和结构都非常重要。提出一种新的基于半监督支持向量机的远同源性检测方法，通过定义序列概率剖面，
针对传统高斯分布容易受到数据样本边缘值和离群点噪声的影响，改用t分布替代原有的高斯混合模型，并使用期望最大化（Expectation Maximization，EM）算法对网络流数据样本进行t分布混合
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