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公开(公告)号：CN118968194A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411433024.6
申请日：2024-10-15
Applicant: 华侨大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/74 , G06V10/771 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供的一种基于特征与标记协同的偏多标记特征选择方法及装置，涉及数据处理技术领域。本发明通过获取待处理的偏多标记数据集，并将候选标记转为逻辑标记矩阵；采用线性模型构建特征空间与标记分布之间的关系，通过#imgabs0#范数损失优化标记分布与逻辑标记矩阵之间的误差；然后计算特征相似度与语义相似度，得到特征标记协同合作正则项，引导标记分布学习；接着构建目标函数，并基于稀疏编码与范数正则化进行稀疏约束，更新优化得到最优权重矩阵和更新后的标记分布矩阵，进而得到特征子集。另，采用多输出回归模型作为多标记分类器，训练后可用于多标记数据分类。本发明消除了有噪声的候选标记，为高维数据的偏多标记环境提供了高性能的分类方法。
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