公开(公告)号：CN111581468B

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202010412161.7

申请日：2020-05-15

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 冯松鹤 ,  吕庚育 ,  李浥东 ,  赵建国 ,  金一

IPC: G06F16/906 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于噪声容忍的偏多标记学习方法。该方法包括构建训练数据的特征矩阵X、可观测标签矩阵Y和特征填充矩阵E；根据特征矩阵X、可观测标签矩阵Y和特征填充矩阵E挖掘特征空间和标记空间一致性信息，构建基于噪声的偏多标记学习模型，通过选择迭代优化方法对偏多标记学习模型进行训练，得到多标签分类器V；将未知样本输入到多标签分类器V，多标签分类器V输出所述未知样本的标签信息。本发明提出的基于噪声容忍的偏标记学习方法，该方法不进行标记消歧，而是补充样本缺失的特征信息，达到噪声标记能够参与模型训练过程的目的。该算法充分利用缺失特征信息的低秩性，辅助算法学习更鲁棒的分类模型，实现对未知样本的准确分类。

公开(公告)号：CN111581468A

公开(公告)日：2020-08-25

申请号：CN202010412161.7

申请日：2020-05-15

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 冯松鹤 ,  吕庚育 ,  李浥东 ,  赵建国 ,  金一

IPC: G06F16/906 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种基于噪声容忍的偏多标记学习方法。该方法包括构建训练数据的特征矩阵X、可观测标签矩阵Y和特征填充矩阵E；根据特征矩阵X、可观测标签矩阵Y和特征填充矩阵E挖掘特征空间和标记空间一致性信息，构建基于噪声的偏多标记学习模型，通过选择迭代优化方法对偏多标记学习模型进行训练，得到多标签分类器V；将未知样本输入到多标签分类器V，多标签分类器V输出所述未知样本的标签信息。本发明提出的基于噪声容忍的偏标记学习方法，该方法不进行标记消歧，而是补充样本缺失的特征信息，达到噪声标记能够参与模型训练过程的目的。该算法充分利用缺失特征信息的低秩性，辅助算法学习更鲁棒的分类模型，实现对未知样本的准确分类。