基于稀疏表示和集成学习的若干分类问题研究.pdf

代号 10701 学号 0712310176

分类号 TP391 密级公开
































题(中、英文)目基于稀疏表示和集成学习的若干分类问题研究
Study of Classification Problems Based on
Sparse Representation and Ensemble Learning

作者姓名宋相法指导教师姓名、职务焦李成教授
学科门类工学学科、专业模式识别与智能系统
提交论文日期 2013 年 4月
作者简介

宋相法,河南滑县人。2000 年毕业于河南大学,获
学士学位。2003 年毕业于河南大学,获硕士学位。2007
年 8 月开始在西安电子科技大学攻读博士学位。导师为焦
李成教授。主要研究方向:机器学习、模式识别和计算机
视觉等。
代表性成果:已在《Signal Processing》,《模式识别
与人工智能》和《电子与信息学报》上发表学术论文 4 篇。

Xiangfa Song, was born in Huaxian, Henan Province, China. He received .
degree from Henan University in 2000 and . degree from Henan University in 2003.
In August 2007, he began towards his . degree in Xidian University. His supervisor
is the famous Professor Licheng Jiao. His research interests include Machine Learning,
Pattern Recognition, puter Vision, et al.
Until now, he has published 4 journal papers on 《Signal Processing》, 《Pattern
Recognition & Artificial Intelligence》and《Journal of Electronics & Information
Technology》.
西安电子科技大学
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注和致谢中所罗列的内容以外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成
果;也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的
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摘要 I
摘要
分类问题是真实世界中普遍存在的问题,同时也是机器学习领域研究的核心
问题之一。在真实世界问题的驱动下,分类问题已从单示例单标记分类(传统有
监督分类)扩展到多标记分类、多示例分类和多示例多标记分类。上述各种分类
问题对机器学习领域的研究人员提出了新的挑战。
稀疏表示和集成学习有着坚实的理论基础,是解决分类问题的有力工具,在
许多应用领域表现出了优越的性能。因此,针对上述各种分类问题,本论文以单
示例单标记高光谱遥感图像分类、多标记图像分类、多标记基因分类、多标记 Web
页面分类、多示例图像分类和多示例多标记图像分类为具体研究对象,以稀疏表
示和集成学习为工具,以提高整体分类性能为主要目的,提出了一