发明专利已授权

基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法

Name: 基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法
Brand: 江苏理工学院
SKU: 201811281896X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201811281896.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2018-10-31

公开号

CN109508737B

公开日

2023-09-22

申请人

江苏理工学院

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_762

IPC 分类号

G06V10_762 , G06V40_16 ,

技术画像

所属领域

聚类算法聚类算法矩阵分解机器学习

应用场景

数据挖掘, 模式识别, 文本挖掘, 图像分析, 推荐系统

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明提供了一种基于深度矩阵的约束概念分解聚类方法，包括S10获取m个待聚类图像，并根据待聚类图像构造k个最邻近图；S20针对每个最邻近图得到相应的数据矩阵X，数据矩阵X中包括n个数据点，并使用非负矩阵分解方法对数据矩阵X进行分解得到特征矩阵W；S30对数据矩阵X中的p个数据点进行标记；S40基于特征矩阵W及标记数据点，建立约束概念分解的目标函数σ；S50根据目标函数σ，使用迭代加权的方法迭代预设次数，得到数据矩阵X深度分解的每一层的特征矩阵Wi和权重矩阵Hi，1≤i≤k；S60采用k‑means聚类算法分别对每个最近邻图得到的特征矩阵进行分析并聚类。该聚类方法利用标记与非标记的数据点，将标记信息作为约束强加给目标函数，大大提升了识别能力，提高了聚类的精确度。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN109508737B

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权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20230922

✅ 授权

20190416

?? 实质审查的生效：

20190322

📄 公开

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：33 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

资金托管权属尽调包过户

🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

✓ 企业认证✓ 手机绑定历史成交 2657件好评率 98.5%

📊 出价记录 (3条)

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