论文标题：Rts: learning robustly from time series data with noisy label
期刊：Frontiers of Computer Science
作者：Zhi ZHOU, Yi-Xuan JIN, Yu-Feng LI
发表时间：15 Dec 2024
DOI： 10.1007/s11704-023-3200-z
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导读
机器学习已经在处理数据静态且标记干净的问题上取得了显著成功。然而，实际应用通常涉及不平衡且难以标注的动态数据，即，实际应用同时面临时序数据、标记噪声和类别不平衡的挑战。上述问题目前仍未得到充分研究并缺乏有效的机器学习方法。因此，本文提出了一种名为RTS的方法，通过学习稳健的特征表示、找到潜在的干净样本、训练一个无偏模型解决此问题。在多种任务上的实验结果表明，本文所提的算法优于许多既有先进方法。
文章信息
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Frontiers of Computer Science
Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。
《前沿》系列英文学术期刊
由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、生命科学、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。
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