高拉普拉斯正则化低秩表示的多模态数据分析方法及系统

被引：0

专利类型：

发明

申请号：

CN201810974669.9

申请日：

2018-08-24

公开(公告)号：

CN109215780B

公开(公告)日：

2019-01-15

发明(设计)人：

董爱美赵桂新高茜

申请人：

申请人地址：

250353 山东省济南市长清区大学路3501号齐鲁工业大学

IPC主分类号：

G16H5020

IPC分类号：

G06K962

代理机构：

济南信达专利事务所有限公司 37100

代理人：

孙园园

法律状态：

授权

国省代码：

引用

下载

收藏

法律状态

法律状态公告日	法律状态	法律状态信息
2022-05-31	授权	授权
2019-01-15	公开	公开
2019-02-12	实质审查的生效	实质审查的生效 IPC(主分类):G16H 50/20 申请日:20180824

共 50 条

[1]

基于拉普拉斯正则化和秩约束的多视图聚类方法 [P].

蔡宏民 ;

周伟伟 .

中国专利 :CN109993214B ,2019-07-09

[2]

一种基于拉普拉斯正则化的低秩稀疏表征图像特征学习方法 [P].

孟敏 ;

兰孟城 ;

武继刚 ;

王勇 .

中国专利 :CN108985161B ,2018-12-11

[3]

一种拉普拉斯正则约束下低秩稀疏优化的目标分割方法 [P].

顾菘 ;

王建 ;

杜英杰 ;

郝炜 ;

张伟瑞 .

中国专利 :CN109636818A ,2019-04-16

[4]

基于锚图结构的双拉普拉斯正则化的半监督数据分类方法 [P].

王迪 ;

赵雪娟 ;

张笑钦 ;

胡杰 ;

叶修梓 .

中国专利 :CN108830301A ,2018-11-16

[5]

基于不相似度与拉普拉斯正则化下的稀疏子集选择方法 [P].

武继刚 ;

贺子楠 ;

姜文超 ;

王勇 .

中国专利 :CN107798337A ,2018-03-13

[6]

基于不相似度与拉普拉斯正则化下的稀疏子集选择方法 [P].

杨晨曦 .

中国专利 :CN111091137A ,2020-05-01

[7]

一种基于低秩拉普拉斯图学习的鲁棒数据降维方法 [P].

沈项军 ;

蔡明建 ;

刘志锋 .

中国专利 :CN113936196B ,2024-05-14

[8]

一种基于低秩拉普拉斯图学习的鲁棒数据降维方法 [P].

沈项军 ;

蔡明建 ;

刘志锋 .

中国专利 :CN113936196A ,2022-01-14

[9]

一种基于拉普拉斯正则化无监督的聚类特征选取方法 [P].

何晓飞 ;

姚冠红 .

中国专利 :CN102722578B ,2012-10-10

[10]

基于鲁棒稀疏表示与拉普拉斯正则项的显著目标检测方法 [P].

张强 ;

刘毅 ;

关永强 ;

霍臻 ;

王龙 .

中国专利 :CN107301643A ,2017-10-27

← 1 2 3 4 5 →