[发明专利]基于自适应图的半监督核宽度分类学习方法及设备在审
| 申请号： | 202110920070.9 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113705633A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 郭宇;熊钰;王一诺;张秋光;王飞 | 申请（专利权）人： | 西安交通大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 西安通大专利代理有限责任公司 61200 | 代理人： | 房鑫 |
| 地址： | 710049 *** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种基于自适应图的半监督核宽度分类学习方法及设备，方法包括以下步骤：先将输入数据进行随机权值映射，将映射后的特征存储在特征节点中，然后通过相似的非线性特征映射将特征节点扩展到增强节点，最后将特征节点和增强节点结合形成输入数据的特征映射矩阵；利用输入数据和输入数据的特征映射矩阵学习相似性矩阵，同时推断未知标签，再根据核函数得到损失函数；对损失函数的每个变量求出局部最优解，进行迭代优化，完成半监督核宽度分类。本发明联合了优化基于稀疏自编码器的特征提取过程、自适应图结构学习过程以及引入核函数学习进行分类，提升了分类学习方法的稳定性和性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 监督 宽度 分类 学习方法 设备 | ||
【主权项】：
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