[发明专利]多模态机器学习目标识别的犹豫迭代计算方法及装置有效
| 申请号： | 202010191723.X | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111340239B | 公开（公告）日： | 2021-05-04 |
| 发明（设计）人： | 孙富春;何竞择 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06N20/00 | 分类号： | G06N20/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 王艳斌 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种多模态机器学习目标识别的犹豫迭代计算方法及装置，其中，该方法训练多个不同的机器学习模型；计算误关联张量；计算模型标签准确率矩阵和多模态结论矩阵；计算第一犹豫结论向量、第二犹豫结论向量和第三犹豫结论向量；重新计算多个机器学习模型的权重，计算犹豫度向量；进行迭代求解第二犹豫结论向量、第三犹豫结论向量和犹豫度向量直至满足终止条件；获得关注度系数向量，根据关注度系数向量、第三犹豫结论向量和犹豫度向量得到待目标识别本体的标签结论。该方法利用犹豫迭代计算方法实现多模态识别结果融合，增强对多种参与识别过程的机器学习方法的可解释性，在识别结果准确性的基础上，得出识别结果的犹豫程度。 | ||
| 搜索关键词： | 多模态 机器 学习 目标 识别 犹豫 计算方法 装置 | ||
【主权项】：
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