发明专利已授权

基于标记相关性的弱监督标记分布特征选择方法及系统

📄 申请号：CN202410895163.4 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2024-07-05

公开号

CN118427581B

公开日

2024-10-18

申请人

华东交通大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F18_211

IPC 分类号

G06F18_211 , G06F18_214 , G06F18_2415 , G06F17_15 ,

技术画像

所属领域

标记分布学习标记分布学习弱监督学习特征选择

应用场景

人工智能, 数据挖掘, 模式识别, 图像分析, 文本分析

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摘要

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。

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

一种基于集成深度学习的微电网优化调度方法

当前第 / 件

斜坡地形下浅埋矩形隧道土体应力及位移求解方法和系统

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G06F18_00 G06F18_10 G06F18_15 G06F18_20 G06F18_21 G06F18_211 G06F18_2111 G06F18_2113 G06F18_2115 G06F18_213 G06F18_2131 G06F18_2132 G06F18_2134 G06F18_2135 G06F18_2136 G06F18_214 G06F18_22 G06F18_23 G06F18_231 G06F18_2321 G06F18_23213 G06F18_2323 G06F18_2337 G06F18_24 G06F18_241 G06F18_2411 G06F18_2413 G06F18_2415 G06F18_243 G06F18_2431 G06F18_2433 G06F18_2451 G06F18_25 G06F18_26 G06F18_27 G06F18_40 覆盖36个领域

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