[发明专利]半监督学习的方法及系统在审
| 申请号： | 202110513201.1 | 申请日： | 2021-05-11 |
| 公开（公告）号： | CN113139505A | 公开（公告）日： | 2021-07-20 |
| 发明（设计）人： | 郑凤 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京风雅颂专利代理有限公司 11403 | 代理人： | 孙晓凤 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本公开提供一种半监督学习方法和系统；所述方法包括：使图像数据形成图像数据矩阵，并进行归一化，取得归一化的所述图像数据的欧氏距离，将所述欧氏距离组成距离矩阵，并输入至单层神经网络；令所述单层神经网络利用接收的所述距离矩阵，根据预设的激活函数生成亲和矩阵，利用预设的代价函数的迭代，优化所述亲和矩阵；令所述图像数据矩阵结合所述亲和矩阵，根据预设的卷积函数得到图卷积层输出的标签矩阵，利用预设的所述代价函数的迭代，优化所述标签函数；将所述卷积层输出的所述标签矩阵与所述图像数据矩阵发送至极限学习神经网络，利用预设的所述代价函数的迭代，优化极限学习神经网络参数矩阵。 | ||
| 搜索关键词： | 监督 学习 方法 系统 | ||
【主权项】：
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