[发明专利]基于信息论改进的并行深度森林分类方法有效
| 申请号： | 202011618761.5 | 申请日： | 2020-12-31 |
| 公开（公告）号： | CN112686313B | 公开（公告）日： | 2022-05-13 |
| 发明（设计）人： | 毛伊敏;耿俊豪 | 申请（专利权）人： | 韶关学院 |
| 主分类号： | G06V10/74 | 分类号： | G06V10/74;G06V10/762;G06V10/764;G06K9/62;G06N20/00;G16H30/00 |
| 代理公司： | 重庆天成卓越专利代理事务所(普通合伙) 50240 | 代理人： | 王宏松 |
| 地址： | 512023 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提出了一种基于信息论改进的并行深度森林分类方法。首先，该算法基于信息论设计了一种混合降维策略，获得降维后的数据集，有效减少了冗余及不相关特征数；其次，提出了一种改进的多粒度扫描策略对样本进行扫描，保证每个特征在扫描后以同频率出现在数据子集中，避免了因多粒度扫描不平衡的影响；最后，结合MapReduce框架，对深度森林模型每层级联结构中的随机森林进行并行化训练，同时提出了一种样本加权策略，根据级联中随机森林对样本的评估，选取评估结果较差的样本进入下一层训练，减少了层级中样本的数量，提高了算法的并行效率。本发明原理简、易实现，在运行效率和聚类精确度上都有显著提高，该方法还能在生物学，医学，天文地理学上提供巨大的帮助。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 信息论 改进 并行 深度 森林 分类 方法 | ||
【主权项】：
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