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公开(公告)号：CN111814894B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202010695386.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种快速种子随机游走的多视角半监督分类方法,首先，采用高斯核函数计算输入的多视角数据的每个视角的相似性矩阵和转移概率矩阵；然后，根据用于半监督学习的多视角数据的类别标签建立多视角数据的每个视角的起始分布状态并计算多视角数据的每个视角的第一次转移状态的到达概率矩阵；最后，迭代地计算多视角数据的每个视角的多次转移状态的到达概率矩阵，并对每个视角的所有转移状态的到达概率矩阵进行加权求和得到每个视角的奖励矩阵来生成用于测试的多视角数据的类别标签。本发明仅使用少量的监督信息，就能够对图像、文本、视频等各类型数据进行准确有效的分类，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN111814894A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010695386.8
申请日：2020-07-17
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种快速种子随机游走的多视角半监督分类方法,首先，采用高斯核函数计算输入的多视角数据的每个视角的相似性矩阵和转移概率矩阵；然后，根据用于半监督学习的多视角数据的类别标签建立多视角数据的每个视角的起始分布状态并计算多视角数据的每个视角的第一次转移状态的到达概率矩阵；最后，迭代地计算多视角数据的每个视角的多次转移状态的到达概率矩阵，并对每个视角的所有转移状态的到达概率矩阵进行加权求和得到每个视角的奖励矩阵来生成用于测试的多视角数据的类别标签。本发明仅使用少量的监督信息，就能够对图像、文本、视频等各类型数据进行准确有效的分类，具有一定的实用价值。
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