公开(公告)号：CN114707011B

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202210213429.3

申请日：2022-03-04

申请人： 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

发明人： 邱云周 ,  褚先洋 ,  贾根团 ,  单联海 ,  王国辉

IPC分类号： G06F18/25 ,  G06F18/2431 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048

摘要： 本发明涉及一种基于张量分解的多源异构数据特征融合方法，包括以下步骤：构建张量异构数据分层融合模型；采用所述张量异构数据分层融合模型对所述多源异构数据进行特征融合，其中，张量异构数据分层融合模型采用了张量分解模块和张量稀疏自编码器网络，张量分解模块用于初步提取异构数据间关联的低维潜在特征，张量稀疏自编码器网络再次对关联特征进行特征提取，并利用克罗内克积运算融合不同张量子空间的关联数据特征，通过多层融合，得到最终的融合特征。本发明能够提高分类准确率。

公开(公告)号：CN114707011A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210213429.3

申请日：2022-03-04

申请人： 中国科学院上海微系统与信息技术研究所

发明人： 邱云周 ,  褚先洋 ,  贾根团 ,  单联海 ,  王国辉

IPC分类号： G06F16/45 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明涉及一种基于张量分解的多源异构数据特征融合方法，包括以下步骤：构建张量异构数据分层融合模型；采用所述张量异构数据分层融合模型对所述多源异构数据进行特征融合，其中，张量异构数据分层融合模型采用了张量分解模块和张量稀疏自编码器网络，张量分解模块用于初步提取异构数据间关联的低维潜在特征，张量稀疏自编码器网络再次对关联特征进行特征提取，并利用克罗内克积运算融合不同张量子空间的关联数据特征，通过多层融合，得到最终的融合特征。本发明能够提高分类准确率。