[发明专利]一种基于局部敏感判别的矩阵分类模型有效
| 申请号： | 201610923346.8 | 申请日： | 2016-10-29 |
| 公开（公告）号： | CN106485286B | 公开（公告）日： | 2020-10-20 |
| 发明（设计）人： | 王喆;李冬冬;张国威;高大启 | 申请（专利权）人： | 华东理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 200237 *** | 国省代码： | 上海;31 |
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| 摘要： |
本发明提供一种基于局部敏感判别的矩阵分类模型，首先采集数据集，将采集到的样本转化成矩阵模式；其次使用训练集构造局部类内和局部类间子图 |
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| 搜索关键词： | 一种 基于 局部 敏感 别的 矩阵 分类 模型 | ||
【主权项】：
一种基于局部敏感判别的矩阵分类模型，其特征在于：具体步骤是：1）、首先采集数据集：将采集到的样本转化成矩阵模式以便后面的算法可以处理，其中对于不是数值型的数据集进行数值化，其中图片数据集还需要用传统降维算法进行降维处理以便出去噪声；2）、其次使用训练集构造局部类内和局部类间子图和，使用和构造正则化项；3）、之后将正则化项引入面向矩阵模式分类器MatMHKS中产生新的面向矩阵模式分类模型LSDMatMHKS，并用训练集训练LSDMatMHKS，使用梯度下降法对模型LADMatMHKS求最优解；4）、然后使用测试集测试最优解，并得出最优的决策函数；5）、 最后使用得出的最优的决策函数对输入的未知类别的矩阵模式进行计算，根据输出的结果对未知的矩阵模式进行分类。
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