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Multi-label classification based on weighted fuzzy concept-cognitive learning
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AI
DOI：10.1016/j.ijar.2026.109815.png)
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摘要
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• 基于MLC-WFCC构建了一种新颖的模糊概念-认知学习模型用于多标签分类。
• 通过推导属性重要性，MLC-WFCC有效表征了属性-属性、标签-标签以及属性-标签之间的依赖关系，并提出了一种解决多标签分类特征选择的方法。
• 我们证明，一个集成框架用于整体特征和标签相关性建模，有效解决了高维多标签场景下传统方法的局限性。
Keyword:
Granular computing
Concept-cognitive learning
Multi-label classification
Weighted multi-label fuzzy concept
Concept clustering
期刊
IF:
3
论文数:
3.0K
被引数:
5.1K
机构
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