probability neural network based on particle swarm optimization algorithm

标签分布学习是近几年发展起来的解决多标签分类问题的方法。该方法基于这样的假设：属于不同标签的实例可能会存在部分的共同特征，因此在学习过程中，每个实例都可以对不同的标签做出贡献，这极大地降低了学习的难度。条件概率神经网络作为解决这个模型的算法，在进行分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。 本文对条件概率神经网络的优化进行了研究，在考虑标签分布的性质和条件概率神经网络的结构特点之后，从三个方面改进了条件概率神经网络，并将改进的条件概率神经网络应用于年龄估计问题，本文的工作主要有以下几个方面： (1)修改了标签分布学习中的损失函数，并重新推导了条件...Label Distribution Learning(LDL) is developed in the past few years to resolve the issue of multi-label classification. This method is based on the following assumption: those instances which belong to different labels may have some same features, therefor in the learning process, these features can share contributions to those instance which not belong to the same label. Conditional Probability N...学位：工学硕士院系专业：信息科学与技术学院_智能科学与技术学号：3152013115328