龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：中国海洋大学
摘要：本发明公开一种基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统，采用机器学习的方式自动获取对分类结果影响最大的第一预设数量种训练特征，并在训练特征中以任意组合的方式选取出第二预设数量种特征，得到特征的多种组合结果。针对每种组合结果中的特征均训练一个SVM模型，进而分别利用每个SVM模型构建一个二元可视化分类图解，基于所有二元可视化分类图解确定待分类地质体对象的类别。本发明采用的方法极大提高分类效率且准确率较高，同时，与传统地学二元可视化图解的构建过程不同，本发明几乎无需先验知识，即可处理地学领域几乎所有涉及分类的地质问题。
主权项：1.一种基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法，其特征在于，用于按照预设类别对地质体对象进行分类，所述方法包括：获取多个地质体对象的信息数据，所述地质体对象的信息数据包括地质体对象的特征数据和类别数据；根据地质体对象的信息数据构建地质体数据集，所述地质体数据集中每个样本均包含多种预设特征的数据以及对应地质体对象的类别，所述地质体对象的类别属于所述预设类别；利用地质体数据集，采用支持向量机SVM算法训练初始的SVM模型；基于SHAP算法对初始SVM模型进行分析，从预设特征中选取出对初始SVM模型的输出结果影响最大的第一预设数量种特征作为训练特征；按照任意组合的方式在第一预设数量种训练特征中选取出第二预设数量种特征，得到特征的多种组合结果，所述第二预设数量小于第一预设数量；利用地质体数据集，针对每种组合结果中的特征重新训练SVM模型，得到多个新的SVM模型；对每个新的SVM模型均分别构建一个二元可视化分类图解，其中，每个二元可视化分类图解中不同类别的分界线由对应的SVM模型确定；获取待分类地质体对象的特征数据并投射在所有二元可视化分类图解中，根据在所有二元可视化分类图解中的投点结果确定待分类地质体对象的类别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国海洋大学 基于机器学习构建地学二元可视化分类图解的方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号