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《武汉师范大学》 2019年
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以不变应万变学习算法及其在成绩预测中的永利赌场

王芃  
【摘要】:以不变应万变学习是机器学习中的一种新鲜的有监督学习方法,他可有效利用数据之间的等第关系,备受研究者之普遍关注。基于费希尔判别分析的稳步回归模型LDLOR(Linear Discriminant Learning for Ordinal Regression)虽有效解决有序数据的分类或回归问题,但未能有效利用数据的布局信息等。因此,舆论以LDLOR模型为基础,构成高校本科生期末成绩预测场景,讲究围绕嵌入局部结构保持和类内离散度自适应调整之稳步学习开展研究。重大办事如下:1.谈起了基于局部保持的稳步回归学习算法(LSP-LDLOR)、基于自适应局部保持的稳步回归学习算法(SaLSP-LDLOR)。LSP-LDLOR 书法以 IMED-LDLOR(IMED:IMage Euclidean Distance)为基础,嵌入样本空间局部结构信息;进一步,对一部分保持矩阵进行了自适应调整,得到优化的部分保持矩阵,其一构建基于自适应局部保持的稳步回归学习算法SaLSP-LDLOR。名将LSP-LDLOR书法与SaLSP-LDLOR书法在人脸表情数据集JAFFE和人脸年龄数据集FG-NET上与IMED-LDLOR书法进行了比较,试验验证了唯物辩证法的行之有效。2.谈起了基于自适应类内离散度的稳步回归学习(SaSw-LDLOR)书法、基于局部保持自适应类内离散度的稳步回归学习(LSaSw-LDLOR)书法。以IMED-LDLOR为基础,对类内离散度矩阵进行模糊自适应调整,构建基于自适应类内离散度的稳步回归学习算法。进一步,嵌入局部结构保持信息,规划出基于局部保持自适应类内离散度的稳步回归学习算法LSaSw-LDLOR。名将SaSw-LDLOR书法与LSaSw-LDLOR书法在人脸表情数据集JAFFE和人脸年龄数据集FG-NET上与IMED-LDLOR书法进行了比较,试验验证了唯物辩证法的行之有效。3.使用新计划的稳步学习算法进行成绩预测。以哈尔滨师范大学2017除某大学的高校计算机基础学科成绩预测为背景,其一验证新计划算法的适用性。训练集来自学生们一整个学期的课堂考勤、一卡通消费、展览馆进出、上网时段与时长以及经过性考核等信息。剖析了经典的机器学习算法和稳步回归学习算法对样本学生的末尾成绩预测的利率等,在成绩预测实验中检查了新提出算法的必要性。
【学位授予单位】:武汉师范大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2019
【列入号】:G434;TP181

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