[发明专利]一种基于张量表示的动态超图结构学习分类方法及系统有效
| 申请号： | 202010548497.6 | 申请日： | 2020-06-16 |
| 公开（公告）号： | CN111695011B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 高跃;张子昭 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F16/906 | 分类号： | G06F16/906;G06F16/901;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京律谱知识产权代理有限公司 11457 | 代理人： | 黄云铎;孙红颖 |
| 地址： | 100084*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于张量表示的动态超图结构学习分类方法及系统，其中，该方法包括：步骤1，提取数据库中样本数据的特征向量，并根据特征向量，构建超图结构，并利用张量对超图结构中任一点集之间的连接强度进行表示；步骤2，将数据库中标签向量集合、以张量表示的超图结构以及点集的势能，引入势能损失函数和经验损失函数，生成动态超图结构学习模型，并利用交替优化法对动态超图结构学习模型进行优化求解，将模型求解后标签向量集合的最优解，用于数据分类。通过本申请中的技术方案，引入张量作为动态超图结构的表示形式以及动态超图结构学习方法，交替优化超图结构和数据的标签向量，最后根据数据标签向量的最优解实现数据分类。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 张量 表示 动态 超图 结构 学习 分类 方法 系统 | ||
【主权项】：
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