温州大学学报（自然科学版）
溫州大學學報（自然科學版）
온주대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF WENZHOU UNIVERSITY(NATURAL SCIENCES)
2015年
1期
11-16
,共6页
熊兴良%樊明宇%洪振杰
熊興良%樊明宇%洪振傑
웅흥량%번명우%홍진걸
主动学习%流形学习%图像分类
主動學習%流形學習%圖像分類
주동학습%류형학습%도상분류
Active Learning%Manifold Learning%Image Classification
基于流形学习理论，通过改变权值的设置将类别信息加到图构造过程中，提出一种新的主动学习算法。在3个真实图像数据集上的实验结果表明，新算法能够取得较好的图像分类效果。
基于流形學習理論，通過改變權值的設置將類彆信息加到圖構造過程中，提齣一種新的主動學習算法。在3箇真實圖像數據集上的實驗結果錶明，新算法能夠取得較好的圖像分類效果。
기우류형학습이론，통과개변권치적설치장유별신식가도도구조과정중，제출일충신적주동학습산법。재3개진실도상수거집상적실험결과표명，신산법능구취득교호적도상분류효과。
The paper puts forward a new activelearning algorithm based on thetheory of manifold learning by changing the setting of weights and incorporating class information into the process of graph construction. The experimental result via 3 real-world image datasets demonstrates that the new algorithm is in a position to achieve much better image classification effect.
