[发明专利]基于人类概念认知的分类方法

权利要求书

1.一种基于人类概念认知的分类方法，其特征在于，包括：

S1，构建概念表示的基础：从经验数据中学习对象间的相似性；

S2，表示概念：利用对象间的相似性从经验数据中为每个概念选择代表的样例集；

S3，利用概念进行分类：根据对象间的相似性和每个概念的样例集，判断对象所属的概念。

2.根据权利要求1所述的基于人类概念认知的分类方法，其特征在于，所述S1通过如下公式(1)从经验数据D中学习对象间的相似性：

公式(1)中，为损失函数，用于度量相似性s与经验数据D违背的程度，值越大，表明违背的程度越大，相似性s的质量越差。

3.根据权利要求2所述的基于人类概念认知的分类方法，其特征在于，所述S2在利用对象间的相似性从经验数据中为每个概念选择代表的样例集时，包括：

S2.1，将经验数据D中属于概念c的所有对象收录到集合D_c＝{x_j|(x_j,y_j)∈D,y_j＝c}中；

S2.2，通过如下公式(2)计算经验数据D中属于概念c的对象x_i代表概念c的能力：

该值越大，表明对象x_i与属于概念c的其它对象越相似，代表概念c的能力越强；

S2.3，按照每个对象的e(x_i)值将集合D_c中的元素按照降序排列，并选取排名靠前的n_exemplar个对象作为概念c的样例集，记作E_c。

对于输出空间中的每个概念，依次执行步骤S2.1、S2.2和S2.3得到每个概念对应的样例集，记作

4.根据权利要求3所述的基于人类概念认知的分类方法，其特征在于，所述S3在根据对象间的相似性和每个概念的样例集，判断对象所属的概念时，包括：

S3.1，通过如下公式(3)计算对象x对每个概念的隶属度：

S3.2，将对象x所属的概念预测为