[发明专利]一种融合多分类器投票策略的主动学习方法在审
| 申请号： | 202210584071.5 | 申请日： | 2022-05-27 |
| 公开（公告）号： | CN114997298A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 郭东升;杨挺;韩宇佳;樊继刚;杨萍 | 申请（专利权）人： | 贵州华谊联盛科技有限公司 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京瑞盛铭杰知识产权代理事务所(普通合伙) 11617 | 代理人： | 李绩 |
| 地址： | 550016 贵州省贵阳市贵阳国家高新技术产*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | 本发明涉及入侵检测技术领域，具体是一种融合多分类器投票策略的主动学习方法。包括采用多分类器协同投票机制实现无标签样本的标注，将整个样本集分成带标签样本集L和无标签样本集U，利用K‑Means聚类算法对初始训练集进行聚类，选择需要标注的样本，将标注后的样本加入到对应的分类器中，并进一步迭代训练，确定迭代终止条件，最后基于多分类器协同标注的TSVM算法，得到最终分类器TSVM。本发明融合了TSVM算法与提出的多分类器投票决策标注思想，设计基于多分类器协同标注的TSVM算法，该算法利用多个分类器的协同投票机制决定标注样本的类别，提高了标注的准确率；同时以批量方式标注样本，提高了标注效率；多个分类器之间的协同，减少了每轮迭代的训练时间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 融合 分类 投票 策略 主动 学习方法 | ||
【主权项】：
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