发明专利已授权

基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置

📄 申请号：CN202510884718.X 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2025-06-30

公开号

CN120451695B

公开日

2025-09-12

申请人

华侨大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06V10_771

IPC 分类号

G06V10_771 , G06V10_40 , G06V10_74 , G06V20_70 ,

技术画像

所属领域

特征选择算法特征选择算法机器学习多标记学习

应用场景

数据挖掘, 模式识别, 文本分类, 图像标注, 生物信息学

AI 智能推荐 · 同申请人专利 · 搜索相似专利

摘要

本发明公开了基于自适应流形和互信息的偏多标记特征选择方法及装置，涉及数据挖掘领域，方法包括：S1，利用数据集构建特征矩阵和逻辑标记矩阵；S2，特征选择模型构建步骤；S3，利用基于特征矩阵和逻辑标记矩阵构建目标函数的流形正则项和标记相似图学习项；S4利用目标函数对特征选择模型进行训练；S5，将偏多标记数据集输入训练好的特征选择模型，得到标记置信度矩阵和特征选择模型的权重矩阵，计算特征矩阵和标记置信度矩阵的互信息，根据互信息计算特征重要度矩阵，根据重要性排序筛选出最终的特征选择结果。本发明通过动态学习标记相似图权重矩阵消除噪声标记对标记相关性的影响，并结合权重矩阵与标记置信度的互信息实现特征选择。

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

一种局部放电模式识别方法及装置

当前第 / 件

基于动态网络标志物的风力发电机组故障预警方法及装置

同领域国内专利 · IPC: (G06V10_771)

G06V10_10 G06V10_12 G06V10_14 G06V10_141 G06V10_143 G06V10_147 G06V10_20 G06V10_22 G06V10_24 G06V10_25 G06V10_26 G06V10_28 G06V10_30 G06V10_32 G06V10_34 G06V10_40 G06V10_42 G06V10_44 G06V10_46 G06V10_50 G06V10_52 G06V10_54 G06V10_56 G06V10_58 G06V10_62 G06V10_70 G06V10_72 G06V10_74 G06V10_75 G06V10_762 G06V10_764 G06V10_766 G06V10_77 G06V10_771 G06V10_772 G06V10_774 G06V10_776 G06V10_778 G06V10_80 G06V10_82 G06V10_84 G06V10_86 G06V10_94 G06V10_98 覆盖44个领域

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：64 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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