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  • 简介:本文通过分析交通违法行为相关业务数据,提出一种驾驶买分卖分嫌疑记录的检测和推定方法。首先,针对业务数据高维度、噪声大的具体特点,采用基于流形学习的方法,借助内禀流形的识别对业务数据进行非线性降维,同时降低噪声实现提升数据质量,其次,由于目前驾驶买分卖分嫌疑都是专家基于业务经验的推定,针对已推定样本数量有限并具有一定不确定性的特点,进一步在流形正则化的框架下,结合半监督学习方法,利用大量未推定样本集的内在几何结构,提炼并改善专家的经验知识,并将其应用到未推定数据上最后,基于交通违法行为相关业务数据的分析,实现对驾驶买分卖分嫌疑的高通量检测和自动化推定。

  • 标签: 流形学习 流形正则化 半监督学习 异常检测 买分卖分