【摘 要】
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传统的跨领域分类学习一般考虑均衡的单一源域到单一目标域的学习,但在现实世界中数据往往是不平衡的.当用于解决不平衡分类问题时,由于分类器的偏向性,其分类精度、抗噪性能
【机 构】
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江南大学数字媒体学院,江苏北方湖光光电有限责任公司
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61170122,61272210);江苏省自然科学基金项目(BK2011003);江苏省333高层次人才培养工程基金项目(BRA2011192)
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传统的跨领域分类学习一般考虑均衡的单一源域到单一目标域的学习,但在现实世界中数据往往是不平衡的.当用于解决不平衡分类问题时,由于分类器的偏向性,其分类精度、抗噪性能往往有不同程度的下降.为了克服域间不平衡性,提出了一种不平衡多源跨领域分类算法（imbalance multisource classfication on cross-domain learning,IMCCL）,该算法依据被众多实验证明有效的“逻辑回归模型”与“后验概率最大法则”构建多个训练域分类器并综合指导目标域的数据分类.为了充分高效利
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