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[00055302]一种张量模式下基于极限学习机的模式识别方法
联系人： 中国科学院深圳先进技术研究院
所在地：广东 深圳市
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技术详细介绍
本发明提供一种张量模式下基于极限学习机的模式识别方法，包括以下步骤：将数据集以张量模式输入并为所述数据集内的数据设置标签；计算所述数据集内的数据各阶对应的Fisher最优投影；设置隐层节点数量及激励函数的类型；根据Fisher最优投影随机产生各个所述节点的输入权值；随机产生各个所述节点的偏移标量；计算隐层输出矩阵；对所述隐层输出矩阵求逆；统计所述数据集内相异的标签数量C，自动设置输出节点数量为C，并将全部所述标签以C维向量表示；计算输出权值；构建张量分类器，以及对所述数据集进行模式识别。本发明提出的模式识别方法能够直接在张量领域处理数据，用于高效准确识别当前数据所属模式或类别的模式识别模型。
