申请/专利权人：中国人民解放军国防科技大学

申请日：2022-06-24

公开（公告）日：2022-09-23

公开（公告）号：CN115098709A

主分类号：G06F16/45

分类号：G06F16/45;G06F16/48;G06F17/16

优先权：

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：本申请提供一种多视图数据的特征选择方法及相关设备。该方法包括：对预置的多视图数据的每个视图，确定谱嵌入矩阵，构建该视图的一致性正则矩阵，所述多视图数据包括有多个样本，每个所述样本具备相同个数的视图；基于预置的多个特征，设置关于所述特征的投影矩阵，利用所述谱嵌入矩阵和所述一致性正则矩阵构建关于所述投影矩阵的目标函数；对所述目标函数初始化得到初始目标函数，基于所述初始目标函数构建关于半正定矩阵，根据所述半正定矩阵的秩确定所述投影矩阵；基于所述投影矩阵的定义，计算所述目标函数的解，得到为所述多视图数据选择的特征。可以看出，本方法实现了利用视图间的一致性与互补性，选择出最具判别能力的多个特征。

主权项：1.一种多视图数据的特征选择方法，其特征在于，包括：对预置的多视图数据的每个视图，确定谱嵌入矩阵，构建该视图的一致性正则矩阵，所述多视图数据包括有多个样本，每个所述样本具备相同个数的视图；基于预置的多个特征，设置关于所述特征的投影矩阵，利用所述谱嵌入矩阵和所述一致性正则矩阵构建关于所述投影矩阵的目标函数；对所述目标函数初始化得到初始目标函数，基于所述初始目标函数构建关于半正定矩阵，根据所述半正定矩阵的秩确定所述投影矩阵；基于所述投影矩阵的定义，计算所述目标函数的解，得到为所述多视图数据选择的特征。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国人民解放军国防科技大学 多视图数据的特征选择方法及相关设备

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