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基于主动半监督极限学习机多类图像分类方法研究的任务书
一、课题背景
随着计算机图像处理技术的快速发展，图像分类一直是计算机视觉中最基础的问题之一。图像分类是指将输入的图像分到已知的类别中，而多类图像分类是指在存在多个类别的情况下，将输入的图像分类到其中一个类别。在实际情况中，图像分类会面临一些复杂的挑战，如类别数目不确定、数据量有限、数据标注不完整等。如何有效地解决这些问题成为了图像分类研究的重要方向之一。
半监督学习是一种有效的机器学习方法，它能够利用未标注的数据辅助标注的数据进行分类，具有很高的性价比。主动半监督学习最近被提出并成功应用于分类任务中，它能够在半监督学习的基础上通过主动寻求未标注数据的标注来提高分类性能。极限学习机（ELM）是一种简单而有效的快速人工神经网络，近年来也被广泛应用于图像分类中。ELM具有训练快、适用范围广、学习效果好等优点。
二、课题目的
本课题旨在针对多类图像分类任务中存在的学习限制和性能不足问题，研究主动半监督极限学习机多类图像分类方法，为解决多类图像分类问题提供新思路和新方法。本课题将重点探究以下内容：
1.构建主动半监督ELM多类图像分类模型，设计并实现一个可重复使用的框架，可以扩展到其他应用领域。
2.在多类图像分类问题中，通过主动半监督方法从未标注数据中获取标注，以提高分类性能。同时，考虑未标注数据中的噪声和异常值，通过预处理和筛选方法，剔除不利于分类的数据。
3.优化模型结构和训练过程，改善分类效果并提高训练效率。
4.对比实验和定量分析，评估模型的性能和可扩展性。
三、课题内容
本课题主要包括以下内容：
1.图像分类和半监督学习相关基础知识的学习和整理。
2.构建主动半监督ELM多类图像分类模型，设计基于ELM的半监督学习算法，以实现对多类图像分类的自适应特征提取和分类。
3.采用主动选择的方式寻找未标注数据中最具有代表性的样本，并依照联合概率密度分布的方法计算加权标注，从而训练一个更准确的模型。
4.针对未标注数据中的噪声和异常点，采用对抗训练和数据清洗的方法进行预处理和筛选，提升分类效果。
5.实验设计，对比主动半监督和传统方法的性能，比较不同参数下模型的表现，评估模型的可扩展性和准确性，并给出相应的分析和结论。
四、研究方法
本课题将采用下列研究方法：
1.综合收集图像分类和半监督学习的相关文献，汲取相关理论知识和技术方法，建立本研究的理论基础。
2.基于ELM和半监督学习的半监督特征提取和分类方法的设计和实现，开发适用于多类图像分类问题的程序框架。
3.采集与多类图像分类相关的具有代表性的数据集，根据实验需要选择适当的数据预处理和清洗方法。
4.实验设计，对比不同算法的性能和效果，确定适当的模型设计和参数设置。
5.对实验结果进行定量评估和分析，并对研究成果进行总结和归纳，提出相关建议和展望。
五、研究成果
本研究的成果包括以下方面：
1.设计并实现一个基于主动半监督ELM多类图像分类模型的框架，可以在多领域中应用。
2.针对多类图像分类任务中存在的学习限制和噪声干扰问题，提出了基于主动半监督的图像分类方法，提高了分类性能。
3.实验结果可能具有较强的指导意义，以帮助更好地理解多类图像分类问题，拓展实用领域。
4.给出了针对多类图像分类问题的主动半监督ELM分类模型的优化和调参策略。
5.出版文献、专利、软件、技术报告等，并向相关领域公众、科研人员传播成果，为工业界、学术界提供实效性的研究内容。