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[发明专利]基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用-CN202310879609.X在审
发明人：高万夫;郝娉婷;潘涵林;李永豪;胡亮 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-07-18 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： G06V20/70 文献下载
摘要：本发明公开了基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用，包括在LGCM构建一个模型，该模型结合了双向翻转机制来估计真实标签；在每次迭代中使用新标签来训练特征选择模型，同时，LGCM使用共享的低秩特征空间来辅助标签生成过程。本发明采用上述的基于图一致性的标签生成方法及在多标签特征选择的应用，设计了一种双向翻转机制，该机制利用全局图的一致性来指导每个实例的标签生成数值。同时，采用了一种新的统一损失函数来同时完成标签生成和特征选择过程，该函数与共享的低秩特征空间和局部结构相似性相结合，以减少与标签生成的偏差。因此，可以有效地利用损失函数所选的特征来预测不可见实例的标签。
基于一致性标签生成方法特征选择应用

[发明专利]一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法-CN202310569454.X在审
发明人：高万夫;潘涵林;郝娉婷;李永豪 -专利权人：吉林大学
申请日： 2023-05-19 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/2113 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法，包括以下步骤：输入特征矩阵X、标签矩阵Y及超参数α、β、γ、δ，选择特征数k，初始化标签相关矩阵Z和特征相关矩阵W；根据特征矩阵X计算对角矩阵A以及相似矩阵S，并计算特征矩阵X的图拉普拉斯相似矩阵Lx；通过目标函数更新标签相关矩阵Z和特征相关矩阵W，迭代n次，目标函数达到收敛条件后，得到更新后的标签相关矩阵Zn和更新后的特征相关矩阵Wn；根据Wn的2‑范数得到被选择的k个特征。本发明采用上述的一种基于稀疏学习耦合互信息的多标签特征选择方法，实验证明了方法的有效性，本方法同时部分解决了稀疏学习方法中由随机初始化策略引起的普遍存在的次优解问题。
一种基于稀疏学习耦合互信标签特征选择方法