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摘 要:本发明涉及一种基于结构约束对称低秩保留投影的降维方法,属于机器学习和模式识别技术领域。该方法包括以下步骤:S1:图像数据集预处理,形成训练集;其中训练集中包含图像数据的数据信息X矩阵和有监督数据标签T矩阵;S2:构建结构约束对称低秩保留投影模型,首先构建基础投影降维模型,同时引入低秩表示学习和监督信息;S3:采用合适的权重更新策略和结束规则对表示矩阵Z、投影矩阵P和监督信息矩阵R进行联合学习,得到训练好的投影降维模型;S4:将图像样本信息输入已训练好的投影降维模型,得到样本的目标分类和重建信息。本发明能够提升降维准确率。
著 录 项:
专利/申请号: | CN202010167087.7 | 专利名称: | 一种基于结构约束对称低秩保留投影的降维方法 |
申请日: | 2020-03-11 | 申请/专利权人 | |
专利类型: | 发明 | 地址: | |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06V10/77搜分类 低 港口搜索 |
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) |
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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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日期 | 法律信息 | 备注 |