作者:贾伟; 华庆一; 张敏军; 陈锐; 姬翔; 王博 期刊:《计算机工程与应用》 2018年第02期
针对现有半监督分类方法无法对移动界面模式进行有效分类的问题,提出一种采用改进极限学习机的移动界面模式半监督分类方法。为了提高极限学习机的分类效果,利用改进的粒子群优化算法优化极限学习机的初始参数。根据移动界面模式数据的特点,利用主动学习和模糊C均值聚类提取信息丰富的未标记数据进行训练和标记。利用分类器实现对所有数据的分类。实验结果表明,该分类方法能够对移动界面模式数据进行有效和合理的分类。
影响因子:1.87
期刊级别:省级期刊
发行周期:月刊
影响因子:1.44
期刊级别:CSSCI南大期刊
影响因子:0.44
发行周期:半月刊
影响因子:0.07
发行周期:旬刊
影响因子:0.65
期刊级别:北大期刊
影响因子:0.35