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申请/专利权人：香港理工大学深圳研究院
摘要：本发明提供的基于TSK模糊系统的在线领域自适应分类方法及装置，具体涉及人工智能技术领域，方案包括：基于有标签的源域数据集，利用图的随机游走策略，确定无标签的已知目标域数据集中每个已知目标域数据的样本对应的伪标签；利用TSK模糊系统对源域数据集和已知目标域数据集进行映射，确定特征矩阵，并基于特征矩阵和伪标签，构建共享模糊特征空间，从而对在线目标域中的数据进行分类。该方案通过TSK模糊系统将源域和目标域的数据映射到共享模糊特征空间中，使得源域和目标域的之间的分布差异最小；基于模糊特征空间提取与在线目标域数据相关的潜在子空间，将在线目标域数据对齐到潜在子空间，能提高在线背景下分类的精度和效率。
主权项：1.基于TSK模糊系统的在线领域自适应分类方法，其特征在于，包括：获取源域中有标签的源域数据集和已知目标域中无标签的已知目标域数据集；基于所述源域数据集，利用图的随机游走策略，确定所述已知目标域数据集中每个所述已知目标域数据的样本对应的伪标签；利用TSK模糊系统对所述源域数据集和所述已知目标域数据集进行映射，确定所述源域数据集和所述已知目标域数据集的特征矩阵，并基于所述特征矩阵和所述伪标签，构建共享模糊特征空间；获取在线目标域中的在线数据集，并基于所述共享模糊特征空间，利用图的随机游走策略对所述在线数据集中的数据进行分类，获得分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 香港理工大学深圳研究院 基于TSK模糊系统的在线领域自适应分类方法及装置
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