发明专利 已授权

一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统

📄 申请号:CN202410796039.2 📄 发布日:2026/04/30

著录项目信息

申请日
2024-06-20
公开号
CN118364393A
公开日
2024-07-19
申请人
成都工业学院
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

文本分类, 图像识别, 推荐系统, 信息检索, 智能客服

摘要

本发明公开了一种基于相关性增强特征学习的多标签分类方法及系统,涉及标签分类技术领域,该方法包括:将扩展数据集输入至预置神经网络中进行处理,将预置神经网络的最后一层的输入确定为目标数据集;计算两两目标数据集的协方差矩阵之间的第二相似系数,利用第二相似系数重新构建训练目标集合,将训练目标集合输入至预置神经网络中对其进行训练;将达到训练结束条件的预置神经网络确定为多标签分类网络;捕捉了数据特征之间、各个标签与数据特征之间以及各个标签相互之间的关系,更能够反映出训练数据集中各个标签和数据特征件的相关性,并且将其来训练预置神经网络也可以使最终得到的网络在多标签分类方面具有更强、更精准的能力。
权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

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:94 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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