關鍵詞：多示例學習 示例權重 覆蓋算法 相似度函數 

摘要：結合覆蓋算法（Covering Algorithm，CA）提出示例權重下的多示例學習算法，稱為Millw算法．該算法能利用HausdorfI距離和CA選出正負包中權重較大的示例，并利用選出的示例定義相似度函數，將每個訓練包轉為單示例，然后利用監督算法對其訓練和測試，在標準數據集和COREL圖像庫中進行實驗，實驗表明：提出的Millw算法能和現有的大多數MIL算法相媲美．

合肥聯合大學學報雜志要求:

{1}文稿應打印清楚，文字、圖表均應清晰可辨。

{2}作者如對文章題名、責任者、基金項目（名稱和編號）需做必要的解釋或說明，請在當頁用腳注表示;對于文章特定內容的解釋說明,請用“注釋”方式置于文后，序號用帶“[]”的阿拉伯數字表示，連續編號。

{3}文題應準確、具體；簡潔、明了；醒目而富有深度；文題中不得使用非公知公用的縮略語、元素符號、分子式等。

{4}參考文獻：采用順序編碼制，按照正文中出現次序列于文后。以參考文獻：(左頂格)作為標識；序號（左頂格）用阿拉伯數字加方括號標示；每一條目的最后均以實心點結束。

{5}本刊論文注釋為尾注，規范請嚴格遵照本刊要求，具體參見《引文注釋規范》。

注：因版權方要求，不能公開全文，如需全文，請咨詢雜志社