[发明专利]一种基于连续潜在语义分析的模型拟合方法有效
| 申请号： | 201810613941.0 | 申请日： | 2018-06-14 |
| 公开（公告）号： | CN108960296B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 王菡子;肖国宝;王兴 | 申请（专利权）人： | 厦门大学 |
| 主分类号： | G06V10/762 | 分类号： | G06V10/762;G06V10/764;G06V10/77;G06K9/62 |
| 代理公司： | 厦门南强之路专利事务所(普通合伙) 35200 | 代理人： | 马应森 |
| 地址： | 361005 *** | 国省代码： | 福建;35 |
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| 摘要： | 一种基于连续潜在语义分析的模型拟合方法，涉及计算机视觉技术。准备数据集。融合偏好分析和潜在语义分析构造潜在语义空间。分析潜在语义空间的数据分布。在潜在语义空间中自适应地去除离群点。在潜在语义空间中对剩下的数据点进行聚类分析。根据聚类结果估计模型参数，完成模型拟合。通过融合连续偏好分析和潜在语义分析快速有效地构造潜在语义空间，并将输入数据投影到所构造的潜在语义空间中，使得离群点靠近原点而来自不同模型实例的内点分布在不同的子空间中，从而将复杂的模型拟合问题看作成潜在语义空间中子空间恢复问题。本发明能够快速且有效地处理模型拟合问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 连续 潜在 语义 分析 模型 拟合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于连续潜在语义分析的模型拟合方法，其特征在于包括以下步骤：1)准备数据集；2)融合偏好分析和潜在语义分析构造潜在语义空间；3)分析潜在语义空间的数据分布；4)在潜在语义空间中自适应地去除离群点；5)在潜在语义空间中对剩下的数据点进行聚类分析；6)根据聚类结果估计模型参数，完成模型拟合。
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