公开(公告)号：CN117557819A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311563955.3

申请日：2023-11-21

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)

Inventor： 张正 ,  何汶珏

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/74 ,  G06N20/00 ,  G06V10/40

Abstract: 本申请公开了一种基于拓扑张量的不完备多视图无监督聚类分析方法及系统，方法应用于不完备多视图数据聚类，包括基于特征提取模型提取各不完备视图数据的视图特征确定共有视图特征和各相似度图，基于共有视图特征确定共有相似度图；基于各视图特征、相似度图及共有相似度图学习各不完备视图数据的相似性矩阵，最后根据学习到的各相似性矩阵确定聚类结果。本申请充分考虑了各不完备视图数据的拓扑关系，为样本间的相似度提供更准确的度量。同时，通过对相似度矩阵进行迭代来弥补因样本缺少而导致的相似度缺失问题，并考虑已观测样本间的相似度保持、未观测样本相似度推理及聚簇结构保持，获取到更为精确且灵活的相似度，提高了聚类结果的准确性。

公开(公告)号：CN116664898A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310525397.5

申请日：2023-05-10

Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)

Inventor： 张正 ,  何汶珏 ,  卢光明

IPC: G06V10/762 ,  G06V10/77 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请公开了一种深度不完备多模态数据的聚类方法及相关装置，方法包括获取不完备多模态数据中的各模态的原始模态数据；根据模态特点构建神经网络来提取特定表征学习架构，通过多模态聚合模型提取各原始模态数据的模态特征，针对各原始模态数据的模态特征确定各原始模态数据的隐式数据表征，基于隐式数据表征确定基准表征；基于基准表征、模态特征及隐式数据表征训练多模态聚合模型，以得到目标公共数据表征；基于目标公共数据表征采用聚类分析算法确定不完备多模态数据的目标类别簇。本申请通过基于模态特征、隐式数据表征和公共表征对多模态聚合模型进行联合学习，可以避免因模态特征固定而导致无法采用最具区别性的特征的问题，从而可以有效地提升聚类精度。