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摘 要:本发明公开了一种基于Laplacian算子的特征选择方法,所述方法既考虑到了样本和类标签之间的关联又保留了样本和样本之间的相互依赖关系。具体来说,提出的Lap‑Lasso方法包含了两个正则化项,第一项是稀疏化正则化项,保证只有少数量的特征能被选择。另外,引入了一个新的基于Laplacian的正则化项,用于保留同类样本之间的局部相邻结构信息。进一步,使用APG即Accelerated Proximal Gradient算法来优化所提出的模型。在UCI数据集的实验结果验证了Lap‑lasso方法的有效性。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201410713386.0 | 专利名称: | 一种基于Laplacian算子的特征选择方法 |
申请日: | 2014-11-28 | 申请/专利权人 | 安徽师范大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 安徽省芜湖市九华南路189号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06K9/66搜分类 选 C P PLA搜索 |
公开/公告日: | 转让价格: | 面议 | |
公开/公告号: | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |
2018/05/04 | 授权 | |
2015/04/08 | 实质审查的生效 | IPC(主分类): G06K 9/66 专利申请号: 201410713386.0 申请日: 2014.11.28 |
2015/03/11 | 公开 |