[发明专利]一种标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法在审

专利信息
申请号: 201910508416.7 申请日: 2019-06-13
公开(公告)号: CN110298392A 公开(公告)日: 2019-10-01
发明(设计)人: 王少帆;林菁;王立春;孔德慧;尹宝才 申请(专利权)人: 北京工业大学
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06N20/00
代理公司: 北京市中闻律师事务所 11388 代理人: 冯梦洪
地址: 100124 *** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 权重 标签 矩阵 半监督 分类 无标签样本 自适应 迭代 学习 编码样本 策略构建 数据确定 特征表示 特征构建 初始化 高阶 构建 收敛 融合 输出 更新
【权利要求书】:

1.一种标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:

该方法包括以下步骤:

(1)对待分类任务的数据确定m种特征表示,依据每种特征构建一个超图,计算每个超图的相关矩阵H(t),t=1,...,m;

(2)计算各超图的拉普拉斯矩阵L(t),t=1,...,m;

(3)对于每个超图,初始化权重α(t)=1/m,t=1,...m;

(4)利用进行多超图融合;

(5)计算无标签样本的指示矩阵Fu

(6)令F=[Yl;Fu],更新权重

(7)迭代进行步骤(4)、(5)、(6),直到收敛或达到最大迭代次数;

(8)计算无标签样本标签;

(9)输出标签;

(10)结束。

2.根据权利要求1所述的标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:所述步骤(1)中通过公式(1)计算每个超图的相关矩阵,

对于第t种特征描述符,构建超图G(t)=(ν(t)(t)),其中ν(t)表示顶点集,数据集中的每个样本对应于超图中的一个顶点,ε(t)表示超边集;在该超图中,依次以每个顶点为中心,找到与其最近的k’个点,构建对应的超边,每条超边对应一个中心点,且每条超边连接k’个顶点;用相关矩阵H(t)表示超图,H(t)中的元素表示顶点与超边的连接强度,其计算方法为公式(1):

3.根据权利要求2所述的标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:所述步骤(2)中通过公式(3)计算各超图的拉普拉斯矩阵,

对于每种特征描述符t,构建好相应的超图G(t)=(ν(t)(t)),并计算出相关矩阵H(t),然后根据相关矩阵H(t),利用公式(3)计算各个超图的拉普拉斯矩阵L(t)

其中,H(t)表示该超图所对应的相关矩阵,I表示单位阵,W(t)是对角阵,其对角线上的元素为超边的权重,和为对角矩阵,对角线上的元素分别为顶点的度deg(v)和超边的度deg(e),其计算方法为公式(4):

4.根据权利要求3所述的标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:所述步骤(5)中通过公式(8)计算无标签样本的指示矩阵,

Fu=-LuuLulYl (8)

其中指示矩阵F=[Fl;Fu],标签矩阵Yl=[y1,...,yl]T

假定有l(1≤l<n)个样本类别已知,把这l个样本放在所有样本之前,进而利用公式(5)

进行半监督多超图学习,从而完成半监督分类任务,为指示矩阵,[F]i,:表示矩阵F的第i行,F的每一行代表一个样本,每一列代表一个类别,m表示样本共有m种特征,根据得到第i∈{l+1,...,n}个样本的标签,

把公式(5)写成公式(6):

其中,

再把矩阵按L第l行、第l列划分成4块,得到:

5.根据权利要求4所述的标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:所述步骤(6)中通过公式(7)更新权重。

6.根据权利要求5所述的标签约束自权重多超图学习的半监督分类方法,其特征在于:所述步骤(8)中通过公式(9)计算无标签样本标签,

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