| 专利号 | 2019113125737 | 申请日 | 2019-12-18 | 专利名称 | 基于多标签学习的无监督特征选择方法及系统 |
| 授权日 | 2020-09-29 | 专利权人 | 山东师范大学 | 发明人 | 朱磊;石丹 |
| 主分类号 | G06K9/62 | 关键词 | 应用领域 | ||
| 摘要 | 本公开提供一种基于多标签学习的无监督特征选择方法及系统，包括：对获取的每个数据样本进行特征提取，得到特征数据集，对特征数据集学习二值多标签矩阵和特征选择矩阵，构造基于多标签学习的无监督特征选择目标函数；采用基于增广拉格朗日乘子法的离散优化方法求解基于多标签学习的无监督特征选择目标函数，得到特征选择矩阵；对特征选择矩阵进行排序确定选择的目标特征。同时学习用于语义指导的多标签和执行特征选择，并在谱嵌入中施加二进制约束得到多标签来指导最终的特征选择过程；此外，通过自适应的方式构造动态的样本相似度图捕获数据结构，从而增强多标签的判别能力。 | ||||
| 创新点 | |||||
| 技术分类 | 标 签 | 战兴产业 | 新一代信息技术 人工智能 | ||
| 运营方式 | 合作方式 | ||||
| 联系人 | 联系电话 | 电子邮箱 | |||
| 详细说明 | |||||
