[发明专利]一种基于信息度和代表度的主动学习抽样方法

摘要

本发明公开了一种基于信息度和代表度的主动学习抽样方法，该方法包括以下步骤：1)对未标注数据集中多元时间序列，获取各时间序列的信息度和代表度；2)基于步骤1)中计算得到的信息度和代表度，通过抽样算法得到最有价值的未标记样本；3)对步骤2)抽样所得的未标注样本进行标注，并将标注后的样本加入标注数据集；4)判断是否满足停止标准，满足停止标准后得到更新后的标记数据集。本发明针对多元时间序列的主动学习问题，提出了一种抽取未标记时间序列样本的有效抽样算法，通过双优化抽样算法结合信息度和代表度进行抽样，能在保证准确度的条件下，有效减少未标记样本的抽样数目。