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公开(公告)号：CN116108363A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211622171.9
申请日：2022-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于标签引导的不完备多视图多标签分类方法、系统及存储介质。方法包括：构建、训练基于标签引导的不完备多视图多标签分类网络模型；将测试数据输入训练好的不完备多视图多标签分类网络模型进行推理，输出预测标签；其中，不完备多视图多标签分类网络模型包括掩码视图感知编码器、自适应加权多视图融合模块、标签引导的样本级图约束模块和子类别感知多标签分类模块。本发明可以充分利用多视图的互补信息，同时提取样本的深层次特征；可自适应地学习每个视图的权重因子；利用标签流形假设指导样本编码，最终在子类嵌入空间中学习相关性以帮助预测标签。此外，本发明适用于视图和标签都不完整的多视图多标签数据。
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