[发明专利]一种基于张量模式的多源数据分类优化方法及系统在审
| 申请号： | 201610223152.7 | 申请日： | 2016-04-12 |
| 公开（公告）号： | CN105913085A | 公开（公告）日： | 2016-08-31 |
| 发明（设计）人： | 王书强;刘志华;胡勇;郭毅可;曾德威;卢哲 | 申请（专利权）人： | 中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 郝明琴 |
| 地址： | 518055 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于张量模式的多源数据分类优化方法及系统，包括：步骤a：在Map‑reduce分布式框架下对多视角数据进行张量积运算，得到高阶张量数据，并根据高阶张量数据构建初始的支持张量机分类模型；步骤b：以支持向量递归特征消除算法在原始空间进行各个视角数据的特征消除，输出各视角数据保留特征的下标数据；步骤c：根据各视角数据保留特征的下标数据对初始的支持张量机分类模型参数进行优化，确定最终的支持张量机分类模型；步骤d：将测试样本输入到支持张量机分类模型进行分类。本发明可以有效提高分类模型的分类精度；且计算复杂度更低，保证分类模型能够识别张量数据中的冗余信息，进一步提高分类模型的分类速度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 模式 数据 分类 优化 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于张量模式的多源数据分类优化方法，包括以下步骤：步骤a：在Map‑reduce分布式框架下对多视角数据进行张量积运算，得到高阶张量数据，并根据高阶张量数据构建初始的支持张量机分类模型；步骤b：以支持向量递归特征消除算法在原始空间进行各个视角数据的特征消除，输出各视角数据保留特征的下标数据；步骤c：根据各视角数据保留特征的下标数据对初始的支持张量机分类模型参数进行优化，确定最终的支持张量机分类模型；步骤d：将测试样本输入到支持张量机分类模型进行分类。
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