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【发明公布】特征量选择方法、特征量选择程序、多类分类方法、多类分类程序、特征量选择装置、多类分类装置及特征量集_富士胶片株式会社_202180014238.8 

申请/专利权人:富士胶片株式会社

申请日:2021-02-05

公开(公告)日:2022-09-23

公开(公告)号:CN115104028A

主分类号:G01N33/50

分类号:G01N33/50;G06F16/906;G06T7/00;G06N20/00;G16B40/20

优先权:["20200213 JP 2020-022822"]

专利状态码:在审-实质审查的生效

法律状态:2022.10.14#实质审查的生效;2022.09.23#公开

摘要:本发明的目的在于提供一种选择特征量并且根据所选择的特征量的值将样品分类为多个类中的任一个的多类分类方法、多类分类程序、多类分类装置、以及用于这样的多类分类的特征量选择方法、特征量选择装置及特征量集。在本发明中,处理伴随特征量选择的多类分类问题。特征量选择是预先按照字面意思对样品所具备的大量的特征量中的用于后续的各处理在本发明中尤其是多类分类所需的特征量进行取舍选择的方法。多类分类是确定给定的未知样品属于多个类中的哪一个的判别问题。

主权项:1.一种特征量选择方法,其选择用于判定样品属于2个以上的N个类中的哪一个的特征量组,所述特征量选择方法具有:输入工序,输入由属于成为对象的给定类的已知样品组和所述已知样品组的特征量组构成的学习数据集;及选择工序,根据所述学习数据集,从所述特征量组中选择针对未知所属的类的未知样品的类判定所需的特征量组,所述选择工序具有:定量化工序,通过将所述N个类中的2个进行组合的成对耦合,根据所述学习数据集对基于所选择的特征量组的各特征量的所述2个类之间的可判别性进行定量化;及优化工序,针对所有所述成对耦合,统计所定量化的所述可判别性,并选择对所述统计的结果进行优化的特征量组的组合。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 富士胶片株式会社 特征量选择方法、特征量选择程序、多类分类方法、多类分类程序、特征量选择装置、多类分类装置及特征量集

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