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多视图数据的特征选择方法及相关设备 

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申请/专利权人:中国人民解放军国防科技大学

摘要:本申请提供一种多视图数据的特征选择方法及相关设备。该方法包括:对预置的多视图数据的每个视图,确定谱嵌入矩阵,构建该视图的一致性正则矩阵,所述多视图数据包括有多个样本,每个所述样本具备相同个数的视图;基于预置的多个特征,设置关于所述特征的投影矩阵,利用所述谱嵌入矩阵和所述一致性正则矩阵构建关于所述投影矩阵的目标函数;对所述目标函数初始化得到初始目标函数,基于所述初始目标函数构建关于半正定矩阵,根据所述半正定矩阵的秩确定所述投影矩阵;基于所述投影矩阵的定义,计算所述目标函数的解,得到为所述多视图数据选择的特征。可以看出,本方法实现了利用视图间的一致性与互补性,选择出最具判别能力的多个特征。

主权项:1.一种多视图数据的特征选择方法,其特征在于,包括:对预置的多视图数据的每个视图,确定谱嵌入矩阵,构建该视图的一致性正则矩阵,所述多视图数据包括有多个样本,每个所述样本具备相同个数的视图;基于预置的多个特征,设置关于所述特征的投影矩阵,利用所述谱嵌入矩阵和所述一致性正则矩阵构建关于所述投影矩阵的目标函数;对所述目标函数初始化得到初始目标函数,基于所述初始目标函数构建关于半正定矩阵,根据所述半正定矩阵的秩确定所述投影矩阵;其中,所述根据所述半正定矩阵的秩确定所述投影矩阵,包括:确定所述半正定矩阵的秩;设置半正定阈值;响应于所述半正定矩阵的秩小于等于所述半正定阈值,通过对所述半正定矩阵的对角线元素的排序,确定所述投影矩阵的定义;响应于所述半正定矩阵的秩大于所述半正定阈值,通过对所述目标函数进行迭代,在所述目标函数迭代至预设的结束条件,确定所述投影矩阵的定义;基于所述投影矩阵的定义,计算所述目标函数的解,得到为所述多视图数据选择的特征;所述基于所述投影矩阵的定义,计算所述目标函数的解,得到为所述多视图数据选择的特征,包括:基于所述初始目标函数,确定第一参量向量的初始值、第二参量向量的初始值和所述投影矩阵的初始值;基于所述第一参量向量的初始值、所述第二参量向量的初始值和所述投影矩阵的初始值,对所述目标函数进行整理,对整理后的目标函数进行迭代;响应于所述目标函数迭代至预设的所述结束条件,确定所述第一参量向量、所述第二参量向量和所述投影矩阵;根据所述投影矩阵,在预置的多个所述特征中确定为所述多视图数据选择的特征。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 中国人民解放军国防科技大学 多视图数据的特征选择方法及相关设备

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