[发明专利]一种基于“视角-标记”贡献度和一致性的多视角多标记分类方法在审
| 申请号： | 202011209117.2 | 申请日： | 2020-11-03 |
| 公开（公告）号： | CN112329842A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 秦锋;秦梦莹;黄俊;芮浩伟;袁志祥;程泽凯 | 申请（专利权）人： | 安徽工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N20/00 |
| 代理公司： | 安徽知问律师事务所 34134 | 代理人： | 平静 |
| 地址： | 243002 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于“视角‑标记”贡献度和一致性的多视角多标记分类方法，属于机器学习技术领域。本发明通过矩阵分解技术对原始标记空间进行降维，同时利用流形正则约束相似样本在低维潜在标记空间中具有相似的标记值；构建从每个视角数据到低维潜在标记空间的线性分类模型；在线性分类模型的基础上，根据各视角线性分类模型的预测损失，学习各视角对每个类别标记的贡献度，即“视角‑标记”贡献度；根据“视角‑标记”贡献度，计算任意两个视角在同一标记上的预测一致性，即“视角‑标记”一致性权重，并据此约束不同视角分类模型在对应类别标记的预测结果一致性程度，提升了多视角多标记数据分类模型的性能。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 视角 标记 贡献 一致性 分类 方法 | ||
【主权项】：
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