[发明专利]用于获得促进机器学习任务用的最佳母小波的系统和方法有效
| 申请号： | 201811520918.3 | 申请日： | 2018-12-12 |
| 公开（公告）号： | CN110059288B | 公开（公告）日： | 2023-04-14 |
| 发明（设计）人： | 伊尚·萨胡;斯内西斯·班纳吉;塔努什亚姆·查托帕迪亚;阿尔潘·帕尔;乌特帕尔·加兰 | 申请（专利权）人： | 塔塔咨询服务有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/14 | 分类号： | G06F17/14;G06F18/2131;G06F18/24;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知识产权代理事务所(普通合伙) 11371 | 代理人： | 王晖;李丙林 |
| 地址： | 印度*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 用于获得用于促进机器学习任务的最佳母小波的系统和方法。传统的系统和方法提供了使用一些传统的技术和方法来选择母小波和信号分类，但是它们都没有提供选择最佳母小波以促进机器学习任务。本公开的实施方式提供了获得最佳母小波以促进机器学习任务，通过基于标记的数据集和可能的母小波组计算能量和熵的值，基于能量和熵的值计算质心和标准偏差的值，计算距离值组并归一化该距离值组并基于该距离值组获得最佳母小波，用于执行小波变换，并通过对对应于新信号组的新信号组类进行分类或回归来进一步促进机器学习任务。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 获得 促进 机器 学习 任务 最佳 母小波 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于获得用于促进机器学习任务的最佳母小波的方法，所述方法包括处理器实现的以下步骤：由一个或多个硬件处理器基于多个信号识别第一组信号数据，其中所述第一组信号数据包括对应于一个或多个信号类的标记数据集；基于所述第一组信号数据和可能的母小波组计算能量和熵的值，包括对应于通过所述可能的母小波组的小波变换的第一组信号的熵比和多级小波熵；基于所述能量和熵的值计算第二组信号数据，包括对应于所述一个或多个信号类的所述第一组信号的质心和标准偏差的值；基于所述第二组信号数据计算距离值组，包括对应于所述一个或多个信号类的所述质心之间的距离，其中基于对应于所述第二组信号数据的函数来计算所述距离值组；以及基于对应于所述一个或多个信号类的所述距离值组和所述标准偏差的值，获得一个或多个最佳母小波，用于执行所述第一组信号的所述小波变换。
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