发明专利已授权

基于多标签学习的无监督特征选择方法及系统

Name: 基于多标签学习的无监督特征选择方法及系统
Brand: 山东师范大学
SKU: 2019113125737
Availability: InStock

📄 申请号：CN201911312573.7 📄 发布日：2026/07/20

著录项目信息

申请日

2019-12-18

公开号

CN111027636B

公开日

2020-09-29

申请人

山东师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06K9_62

IPC 分类号

G06K9_62

技术画像

所属领域

机器学习机器学习特征选择算法多标签学习

应用场景

文本分类, 图像识别, 推荐系统, 生物信息学, 数据挖掘

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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。

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： CN111027636B

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该专利的转让价格是多少？

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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

基于残差网络的人群运动疏散仿真方法及系统

当前第 / 件

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