发明专利 已授权

一种基于结构约束对称低秩保留投影的降维方法

📄 申请号:CN202010167087.7 📄 发布日:2025/11/16

著录项目信息

申请日
2020-03-11
公开号
CN111476272B
公开日
2023-02-21
申请人
重庆邮电大学
法律状态
已下证
专利类型
发明
主分类号
IPC 分类号

技术画像

应用场景

图像识别, 模式识别, 数据挖掘, 机器学习, 计算机视觉

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。

常见问题

这项专利是否已经下证?

是的,该专利已下证,法律状态为“已下证”,公开号: CN111476272B

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权利要求书 (12项) 说明书 附图

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图1
图2
图3

法律状态时间线

20230221
✅ 授权
20200825
?? 实质审查的生效 :
20200731
📄 公开
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:154 ❤️ 收藏人数:93 📋 项目申报: 未申报

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