[发明专利]基于共有差异学习的深度多视图聚类方法、系统及设备在审
| 申请号： | 202210264054.3 | 申请日： | 2022-03-17 |
| 公开（公告）号： | CN114742132A | 公开（公告）日： | 2022-07-12 |
| 发明（设计）人： | 李晓翠;张新玉;史庆宇 | 申请（专利权）人： | 湖南工商大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06V10/762;G06V10/764;G06V10/80;G06V10/82 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 丁耀鹏 |
| 地址： | 410205*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本公开实施例中提供了一种基于共有差异学习的深度多视图聚类方法、系统及设备，属于数据处理技术领域，具体包括：建立共有差异深度多视图特征学习网络；将多视图数据的每个视图分别连接共有信息提取网络和差异信息提取网络；将多视图数据的全部视图的共有信息提取网络输入共有信息学习模块进行训练直至收敛；将多视图数据的全部视图的共有信息提取网络和差异信息提取网络输入差异信息学习模块，通过正交约束得到多视图数据的每个视图的互补性特征；将一致性特征和全部互补性特征串联形成多视图融合特征；将多视图融合特征输入基于KL散度的聚类模型进行聚类。通过本公开的方案，提高了多视图数据初始特严重不均衡的情况下的聚类效果和适应性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 共有 差异 学习 深度 视图 方法 系统 设备 | ||
【主权项】：
暂无信息
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