| 基于非线性Logistic模型的改进UDEED算法 |
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| 引用本文： | 庄立纯,张正军,张乃今,李君娣.基于非线性Logistic模型的改进UDEED算法[J].计算机工程,2019,45(7):208-211. |
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| 作者姓名： | 庄立纯 张正军 张乃今 李君娣 |
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| 作者单位： | 南京理工大学理学院,南京,210094;南京理工大学理学院,南京,210094;南京理工大学理学院,南京,210094;南京理工大学理学院,南京,210094 |
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| 摘 要： | 针对UDEED算法中线性Logistic模型分类预测准确率较低的问题,基于泰勒展开式,提出一种多项式核的非线性Logistic模型改进算法。研究非线性Logistic模型的核函数参数估计方法,更新损失函数的计算规则,并利用梯度下降法求解改进UDEED模型,实现数据集的分类预测。实验结果表明,与UDEED算法相比,改进算法提高了分类预测的准确率。
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| 关 键 词： | UDEED算法 非线性Logistic模型 半监督学习 无标签数据 梯度下降 |
Improved UDEED Algorithm Based on Nonlinear Logistic Model |
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| ZHUANG Lichun,ZHANG Zhengjun,ZHANG Naijin,LI Jundi.Improved UDEED Algorithm Based on Nonlinear Logistic Model[J].Computer Engineering,2019,45(7):208-211. |
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| Authors: | ZHUANG Lichun ZHANG Zhengjun ZHANG Naijin LI Jundi |
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| Affiliation: | (School of Science,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China) |
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| Abstract: | ZHUANG Lichun;ZHANG Zhengjun;ZHANG Naijin;LI Jundi(School of Science,Nanjing University of Science and Technology,Nanjing 210094,China) |
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| Keywords: | UDEED algorithm nonlinear Logistic model semi-supervised learning unlabeled data gradient descent |
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