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公开(公告)号：CN103729648B
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201410006653.0
申请日：2014-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种领域自适应模式识别方法，该方法通过将源域样本表示为目标域样本的线性组合来将其转换到目标域上，然后利用转换后的样本训练监督模型，并利用训练好的监督模型来进行目标域上的模式识别。该方法在源域与目标域的公共子空间中求解所述线性组合系数，保证了源域到目标域转换的可靠性和稳定性；同时，在原始样本空间应用所求得的重构系数进行目标域化，保留了目标域特定的信息，更有利于目标域上识别模型的学习。该方法既能有效利用源域与目标域共性以建立源域到目标域迁移的桥梁，又能充分挖掘目标域的特性，进一步提升目标域上任务的性能。
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公开(公告)号：CN103729648A
公开(公告)日：2014-04-16
申请号：CN201410006653.0
申请日：2014-01-07
Applicant: 中国科学院计算技术研究所
Abstract: 本申请公开了一种领域自适应模式识别方法，该方法通过将源域样本表示为目标域样本的线性组合来将其转换到目标域上，然后利用转换后的样本训练监督模型，并利用训练好的监督模型来进行目标域上的模式识别。该方法在源域与目标域的公共子空间中求解所述线性组合系数，保证了源域到目标域转换的可靠性和稳定性；同时，在原始样本空间应用所求得的重构系数进行目标域化，保留了目标域特定的信息，更有利于目标域上识别模型的学习。该方法既能有效利用源域与目标域共性以建立源域到目标域迁移的桥梁，又能充分挖掘目标域的特性，进一步提升目标域上任务的性能。
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