[发明专利]基于多模态数据的决策树分类方法与系统在审
| 申请号： | 202310220532.5 | 申请日： | 2023-03-09 |
| 公开（公告）号： | CN115905984A | 公开（公告）日： | 2023-04-04 |
| 发明（设计）人： | 王辉;黄宇廷;华姝雅;李欣怡;姜朱丰;范自柱;杨辉 | 申请（专利权）人： | 华东交通大学 |
| 主分类号： | G06F18/2431 | 分类号： | G06F18/2431;G06F18/2415;G06N3/045;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京中济纬天专利代理有限公司 11429 | 代理人： | 黄攀 |
| 地址： | 330000 江西省南*** | 国省代码： | 江西;36 |
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| 摘要： | 本发明提出一种基于多模态数据的决策树分类方法与系统，通过神经网络提取多模态数据特征向量，利用线性网络计算各模态各类别预测概率，拼接一维特征向量生成伪视图并计算伪视图各类别预测概率，同时动态评估各模态及伪视图的数据质量进行融合，综合利用了多模态数据的互补能力，有效提高了分类预测的准确率；与此同时，将各类别融合预测概率输入决策树，在决策树中进行软推理，并使用决策树路由信息对预测结果进行解释，能够说明预测的依据，增强预测结果的可信度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 多模态 数据 决策树 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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