澳门理工大学

本发明涉及一种面向偏多标记学习的分类方法、系统及存储介质，方法包括对候选标记矩阵进行置信度初始化；基于特征近邻图执行距离加权局部共识更新；基于归一化标记熵选择高置信锚定样本；在锚定样本上训练排序感知教师模型；由教师模型为非锚定样本生成伪标记；基于锚定样本置信标记和非锚定样本伪标记训练学生模型。本发明可显著降低候选标记中的假阳性噪声影响，缓解偏多标记学习中的早期确认偏差，提高标记消歧、伪标记生成和最终多标记预测的可靠性。

本发明提供一种三维无线电地图估计方法、计算机装置及存储介质，该方法包括：将目标区域的电磁仿真生成第一无线覆盖数据集生成各测量点的第一判决指标；将由移动测量终端在目标区域内实际检测的第二无线覆盖数据集生成各测量点的第二判决指标；将各测量点的第一判决指标和对应的三维空间坐标生成低保真样本集合以训练第一层高斯过程模型；从高保真样本集合中选取高保真训练点集；以高保真训练点集的第二指标判决指标和增强输入特征为训练标签，训练第二层高斯过程模型，得到多保真高斯过程模型；利用多保真高斯过程模型预测三维判决指标无线电地图。应用本发明能够联合仿真数据与稀疏实测数据，提高三维无线电地图构建精度。