具有特征选择的多源自适应分类框架

作     者：黄学雨 徐浩特 陶剑文 HUANG Xueyu;XU Haote;TAO Jianwen

作者机构：江西理工大学信息工程学院江西赣州341000 宁波职业技术学院电子信息工程学院浙江宁波315100 

出 版 物：《计算机应用》 (journal of Computer Applications)

年 卷 期：2020年第40卷第9期

页      面：2499-2506页

学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

基　　金：浙江省自然科学基金资助项目(LY19F020012) 赣州科技重点研发项目(50-8-3) 

主　　题：多源自适应 目标识别 共享特征子空间 特征选择 迁移学习 

摘      要：对于现有的多源自适应学习方案无法有效区分多个源域中的有用信息并迁移至目标域的问题,提出一种具有特征选择的多源自适应分类框架(MACFFS),并将特征选择和共享特征子空间学习整合到统一框架中进行联合特征学习。具体来说,MACFFS将来自多个源域的特征数据投影至不同的潜在空间中来学习得到多个源域分类模型,实现目标域的分类。然后,将得到的多个分类结果进行整合用于目标域分类模型的学习。此外,框架还利用L2,1范数稀疏回归代替传统的基于L2范数的最小二乘回归来提高鲁棒性。最后,把多种现有方法在两项任务中与MACFFS进行实验比较分析。实验结果表明,与现有方法中表现最好的DSM相比,MACFFS节省了接近1/4的计算时间,并且提升了大约2%的识别率。总的来说,MACFFS结合了机器学习、统计学习等相关知识,为多源自适应方法提供了一个新的思路,且该方法在现实场景下的识别应用中比现有方法具有更好的性能。