传统的分类任务假定一个示例只能从有限类别集合中分配一个标记。然而,在现实应用中,一个示例往往具有复杂的语义,需要同时用多个......

当前互联网中存在着大量包含多种语义信息的对象,传统的的单标记学习框架已经难以有效的去处理这些多义性对象,多标记学习框架则可......

高光谱图像分类是高光谱图像分析中的一个重要研究领域。在考虑高光谱图像的光谱信息和空间信息的基础上,许多优秀的算法被提出应......

多标记分类研究中,一个示例（由属性/特征向量表示）会关联多个类别标记,利用多标记数据可以构造一个从示例映射到类别标记集合的分类......

在传统多标记学习中,每个对象由单个特征向量构成的示例表示,学习系统的目标是构建由示例空间至标记空间幂空间的映射。一般而言,......

如今我们正处在大数据时代,海量高维数据广泛分布于人类生活中各个领域。同时,这些数据往往具有较为丰富的语义信息。多标签学习框......

提出一种基于标签正负相关性的多标签类属特征学习方法(multi-label learning with label-specific features based on positive a......