公开(公告)号：CN114842276B

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202210546097.0

申请日：2022-05-18

Applicant: 扬州大学

Inventor： 袁运浩 ,  汪鑫垚 ,  李云 ,  强继朋 ,  朱毅 ,  张涛

IPC: G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明公开了一种基于多图融合的典型相关分析的降维方法，该方法针对已有的图嵌入降维算法仅使用单一图结构的问题，提出了一种能够利用多种类型的图揭示数据的内在结构的典型相关分析算法模型。在本发明中，通过构建多种不同的图来描述数据的结构，并且使用图融合框架为每个图赋予权重并且将这些图进行融合成为一个“最佳图”，将融合后的图与典型相关分析模型相结合，通过交替迭代的优化方法求出投影向量并更新多图的权重直至收敛从而得到最终的投影向量，完成降维任务。

公开(公告)号：CN114842276A

公开(公告)日：2022-08-02

申请号：CN202210546097.0

申请日：2022-05-18

Applicant: 扬州大学

Inventor： 袁运浩 ,  汪鑫垚 ,  李云 ,  强继朋 ,  朱毅 ,  张涛

IPC: G06V10/77 ,  G06K9/62 ,  G06V10/80 ,  G06V40/16

Abstract: 本发明公开了一种基于多图融合的典型相关分析的降维方法，该方法针对已有的图嵌入降维算法仅使用单一图结构的问题，提出了一种能够利用多种类型的图揭示数据的内在结构的典型相关分析算法模型。在本发明中，通过构建多种不同的图来描述数据的结构，并且使用图融合框架为每个图赋予权重并且将这些图进行融合成为一个“最佳图”，将融合后的图与典型相关分析模型相结合，通过交替迭代的优化方法求出投影向量并更新多图的权重直至收敛从而得到最终的投影向量，完成降维任务。