[发明专利]一种基于分类效用的开集分类方法有效
| 申请号： | 201911352812.1 | 申请日： | 2019-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN111191033B | 公开（公告）日： | 2023-04-25 |
| 发明（设计）人： | 蔡毅;李泽婷 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F18/241 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 裴磊磊 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于分类效用的开集分类方法，包括步骤：输入数据集，并对数据集进行预处理；采用特征提取器将数据转换为特征；采用训练集的特征训练一个可增量学习少样本分类器；对于一条新数据，对其进行预处理后采用特征提取器提取特征；将新数据的特征输入到分类器中，寻找已知类别中分类分数最高的一个类别，并计算分类效用；将新数据单独作为一个类别，采用新数据的特征计算其分类效用；比较已知类别与新类别情况下的分类效用大小，更新分类器；重复提取特征并计算分类效用的步骤，增加分类器处理的类别数据。本发明解决了开集分类中的未知类别数据识别和新类别的引入问题，并结合增量学习来学习新类别，增强分类器。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 分类 效用 方法 | ||
【主权项】：
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