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摘要
针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题，从丰富样本特征表示的角度出发，构造了自适应图结构的融合网络模型（AGSH）。该模型在卷积神经网络模型（CNN）基础上引入了自适应图卷积神经网络（AGCN）提取CNN模型特征间的关系。对AGSH模型泛化性能的分析证明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。实验结果表明：融合模型在五种图像数据集上的分类精度相比于单一CNN模型分类精度均有提升。研究结论为解决小样本分类问题的建模方法提供了参考。
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针对半监督分类模型存在的模型复杂度高、构造正则化项难度大的问题，从丰富样本特征表示的角度出发，构造了自适应图结构的融合网络模型（AGSH）。该模型在卷积神经网络模型（CNN）基础上引入了自适应图卷积神经网络（AGCN）提取CNN模型特征间的关系。对AGSH模型泛化性能的分析证明了该模型在解决半监督相关问题时的有效性。实验结果表明：融合模型在五种图像数据集上的分类精度相比于单一CNN模型分类精度均有提升。研究结论为解决小样本分类问题的建模方法提供了参考。
