| 构建新包空间的多示例学习方法 |
| 温超 耿国华 李展 |
| 关键词：多示例学习 反向传播算法 粗糙集 K均值聚类 新空间 |
| 主要内容：针对已有神经网络方法采用示例决定标记从而导致多示例学习（MIL）中包结构信息丢失的问题，提出了一种新的RK_BP多示例学习方法．在示例空间，首先采用粗糙集对其进行属性约简；然后进行K均值聚类，利用聚类点构造新包空间；在新空间中，利用误差反向传播神经网络算法进行分类．在多个测试数据集上对算法进行测试，结果表明该算法可有效解决已有神经网络方法包结构信息丢失问题，明显提高分类性能． |
| 《西安交通大学学报》 2011,45(8).-62-66,117 |
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