多示例多标记学习中的最优化方法及其应用

项目名称： 多示例多标记学习中的最优化方法及其应用

项目编号： No.10971223

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2010

项目学科： 数理科学和化学

项目作者： 邓乃扬

作者单位： 中国农业大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 多示例学习、多标记学习和多示例多标记学习是两类分类问题的实质性的推广，它们可以更加细致地描述问题因而更符合实际情况，已成为当今数据挖掘领域的一个的研究热点。多示例学习、多标记学习和多示例多标记学习的理论研究和实际应用正在快速的发展。最优化方法是研究它们的主要工具之一。本项目拟从最优化角度研究多示例学习、多标记学习和多示例多标记学习问题，特别注意多示例多标记学习问题的新模型及其最优化方法。支持向量机型方法是基于最优化的求解这类问题的重要方法。本项目将在系统研究各支持向量机型方法关系的基础上，建立新的多示例多标记最优化模型，并研究其求解方法。在应用领域中，我们将利用多示例学习、多标记学习和多示例多标记学习的方法，解决图像分类中的热点问题。在国际上关于本项目的主要研究内容，有的只是处于起步阶段，有的尚未见到有关研究。因此，本项目的研究无论是对多示例多标记学习理论还是实践方面，都很有意义。

中文关键词： 最优化方法；多示例学习；多标记学习；多示例多标记学习；支持向量机

英文摘要：

英文关键词： Optimization method；multi-instance learning；multi-label learning；multi-instance multi-label；support vector machines