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本发明提供了基于标记相关性的弱监督标记分布特征选择方法及系统,所述方法包括获取完整的标记分布数据集,对所述完整的标记分布数据集进行随机缺失预处理,用相关性计算公式计算所述完整的标记分布数据集的标记相关性,将所述标记相关性嵌入损失函数得到相关损失函数,利用所述相关损失函数对所述完整的标记分布数据集的标记矩阵进行扩展,计算所述扩展标记矩阵与所述标记分布数据集的标记矩阵的差值,基于所述差值对所述相关损失函数进行二值损失函数约束,得到初始目标函数;基于所述初始目标函数对所述含有缺失标记的样本的缺失标记进行预测,对所述完整的标记分布数据集的特征进行重要度排序,提高模型的学习效率,提高特征选择。
📄 2024108951634 📂 G06F18_211 👤 华东交通大学 📅 2024-07-05
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🔋 高能量密度固态电解质材料与制备工艺
预算:¥50-100万截止:2026-08-30发布方:××新能源科技响应:8人

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固态锂电池电解质专利包

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CRISPR基因编辑技术

转让方:××大学
受让方:××生物医药有限公司
交易类型:转让
交易金额:¥1,200万

SiC功率器件工艺专利

转让方:××半导体有限公司
受让方:××汽车电子集团
交易类型:转让
交易金额:¥680万
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钙钛矿光伏组件技术

转让方:××科技公司
受让方:××能源集团
交易类型:开放许可
交易金额:¥50万/年