发明专利已授权

一种基于邻域粗糙集的半监督多标签在线流特征选择算法

📄 申请号：CN202111403199.9 📄 发布日：2026/05/07

著录项目信息

申请日

2021-11-24

公开号

CN114091607A

公开日

2022-02-25

申请人

燕山大学

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 , G06F16_2458 ,

技术画像

所属领域

特征选择算法人工智能算法机器学习特征选择特征选择算法

应用场景

大数据分析, 数据挖掘, 模式识别, 智能信息处理, 文本分类

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摘要

本发明涉及一种基于邻域粗糙集的半监督多标签在线流特征选择算法，包括以下步骤：任意新特征以流的形式一个接一个流入模型；通过定义的邻域关系获得缺失标签实例的邻居，并对缺失标签进行预测；求得新特征的依赖度；对新特征进行在线特征重要性评估；对候选集进行在线冗余更新；重复上述步骤，直至没有未处理的特征，最终，可以获得一个最优特征子集。本发明不需要了解任何领域知识，可以在不设置任何参数的情况下适应各种形式的数据集，有较强的泛化能力。本发明可以处理缺少标签的数据集，并且能够选择出高效率的特征。本发明最大化了候选特征集在标签上的依赖性，并选择具有高相关性和低冗余的特征。

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

一种变压器模型及其计算方法

当前第 / 件

一种提高磁性粉体材料有效变形的方法

同领域国内专利 · IPC: (G06K9_62)

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