[发明专利]一种基于自适应权重学习的补子空间表示非均衡分类方法在审
| 申请号： | 202211335234.2 | 申请日： | 2022-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN115511003A | 公开（公告）日： | 2022-12-23 |
| 发明（设计）人： | 李艳婷;王帅;刘岩;金军委;陶红伟;朱付保 | 申请（专利权）人： | 郑州轻工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06F17/16 |
| 代理公司： | 北京睿智保诚专利代理事务所(普通合伙) 11732 | 代理人： | 王卓 |
| 地址： | 450001 河南省郑*** | 国省代码： | 河南;41 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应权重学习的补子空间表示非均衡分类方法，应用于数据分类技术领域，用于解决现有的分类技术无法高精度识别少数类样本的问题，方法包括以下步骤：对非均衡数据集进行预处理、获取每个训练样本的权重、基于补子空间计算得到非均衡分类模型、对非均衡分类模型求解得到最优表示系数、对测试样本集中测试样本的标签进行分类。本发明在协同表示模型中引入了由补子空间诱导的正则项，并且根据原始数据的类间和类内密度信息自适应地获取每个训练样本的权重，有效剔除了噪声以及离群点对分类结果的影响，为少数类样本赋予更大的权重，解决了现有的分类方法无法对少数类准确分类的缺陷。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 权重 学习 空间 表示 均衡 分类 方法 | ||
【主权项】：
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