公开(公告)号：CN117611931B

公开(公告)日：2024-04-05

申请号：CN202410091515.0

申请日：2024-01-23

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 张小乾 ,  彭栎璠 ,  王丽超 ,  白克强 ,  何有东 ,  陈宇峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/778 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度自表示局部块学习的数据分类方法及系统，涉及数据分类技术领域，解决了在数据中存在的异常值对自表示学习的影响，以及目前基于深度学习的子空间方法未能充分考虑样本的细节特征和抽象特征之间的平衡，导致模型无法有效地学习数据的特征表示，使得模型聚类结果不准确的问题，本方案通过分块矩阵自表示加权和共识表示学习，学习数据的全局结构信息和局部结构信息，不仅增强了同一类样本在全局和局部范围内的相似性，还提高了同一类样本被划分到同一子空间的正确率。极大地提升了模型的聚类性能。

公开(公告)号：CN118298411A

公开(公告)日：2024-07-05

申请号：CN202410710717.9

申请日：2024-06-04

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 彭家伟 ,  陈宇琴 ,  张小乾 ,  徐龙华 ,  王东辉 ,  罗超 ,  李敬豪 ,  彭栎璠 ,  陈宇峰

IPC: G06V20/60 ,  G06V10/40 ,  G06V10/74 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明公开了一种基于锚点的矿物识别与聚类分析方法；涉及工艺矿物学技术领域；包括步骤：采集矿石的表面图像并进行预处理得到原始特征数据；引入锚点来模拟原始特征数据，并通过锚点和原始特征数据之间的关系构造关系锚图；基于低秩约束方法处理关系锚图，并获取数学基于锚和张量对偶学习的大规模多视图聚类模型；优化并解算大规模多视图聚类模型得到聚类分析结果；在现有基于锚点的多视图子空间聚类方法的基础上，将锚点学习与关系锚图的构建组合到了一个统一框架中，并且使两者之间进行相互学习，以增强锚点的判别能力。此外，本方案基于结构张量低秩范数来探索多个关系锚图之间的高阶相关性，同时优化张量的局部结构，以提高聚类性能。

公开(公告)号：CN117611931A

公开(公告)日：2024-02-27

申请号：CN202410091515.0

申请日：2024-01-23

Applicant: 西南科技大学

Inventor： 张小乾 ,  彭栎璠 ,  王丽超 ,  白克强 ,  何有东 ,  陈宇峰

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/762 ,  G06V10/80 ,  G06V10/778 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开了一种基于深度自表示局部块学习的数据分类方法及系统，涉及数据分类技术领域，解决了在数据中存在的异常值对自表示学习的影响，以及目前基于深度学习的子空间方法未能充分考虑样本的细节特征和抽象特征之间的平衡，导致模型无法有效地学习数据的特征表示，使得模型聚类结果不准确的问题，本方案通过分块矩阵自表示加权和共识表示学习，学习数据的全局结构信息和局部结构信息，不仅增强了同一类样本在全局和局部范围内的相似性，还提高了同一类样本被划分到同一子空间的正确率。极大地提升了模型的聚类性能。