[发明专利]基于自适应图的半监督宽度学习分类方法及设备在审
| 申请号： | 202110921323.4 | 申请日： | 2021-08-11 |
| 公开（公告）号： | CN113705635A | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 郭宇;熊钰;姜沛林;张玉龙;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宽度学习分类方法及设备，分类方法包括以下步骤：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；基于流行正则化框架的半监督学习，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，得到损失函数；对于提出的损失函数，对每个变量求出局部最优解，进行迭代优化，完成半监督分类。本发明联合优化基于稀疏自编码器的特征提取过程和自适应图结构学习过程进行分类，提高了算法的稳定性和性能。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 监督 宽度 学习 分类 方法 设备 | ||
【主权项】：
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