[发明专利]基于Universum结合矩阵Ho‑Kashyap算法的图像数据分类系统

摘要

本发明提供一种基于Universum结合矩阵Ho‑Kashyap算法的图像数据分类系统，首先使用基于In‑Between生成策略生成一定数量位于两类样本之间的第三类样本点，即Universum样本；之后将Universum样本点代入正则化项Runi中；接着将正则化项引入矩阵化之后的HK分类模型，构成完整的结合Universum的矩阵化HK模型；最后对该模型进行训练，得到模型针对当前训练数据集的最优参数，生成最优分类决策面。在测试阶段，将测试样本点代入决策面函数进行判断，输出分类标号。相较于传统的分类技术，本发明通过引入Universum样本，让原本的两类样本的对比更明显，进一步提高了精确度。

主权项

一种基于Universum结合矩阵Ho‑Kashyap算法的图像数据分类系统，其特征在于：具体步骤是：1）、样本采集：后台根据具体的图像问题描述，将采集到的样本转化成可以供后续算法处理的矩阵模型；2）训练生成Universum样本：使用基于In‑Between生成策略生成一定数量位于两类样本之间的第三类样本点，即Universum样本；3）训练得到Universum正则化项Runi；4）训练得到矩阵模型MatMHKS；5）训练将正则化项Runi引入矩阵化模型得到最终模型UMatMHKS；6）使用梯度下降法求UMatMHKS目标函数的最优参数；7）测试阶段，将测试样本代入模型UMatMHKS生成的决策函数中计算，根据得出的结果符号进行分类。