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基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法
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发明专利
专利类型 -
未知
专利状态 -
2023107657738
专利号
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专利信息
数据仅供参考，具体信息可联系在线顾问
| 专利号 | 2023107657738 | 专利名称 | 基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法 |
|---|---|---|---|
| 专利类型 | 发明专利 | 国际分类 | G06F 18/2111 (2023.01),G06F 18/23 (2023.01),G06N 3/006 (2023.01),G06N 3/126 (2023.01) |
| 申请人 | 中国矿业大学 | 申请地址 | 江苏省徐州市铜山区大学路1号中国矿业大学南湖校区 |
| 发明人 | 申请日期 | 2023-06-27 | |
| 下证状态 | 未知 | 更新时间 | 2025-01-10 07:51:59 |
| 专利摘要 | 本发明公开了基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，属于数据处理领域，包括以下步骤：S1、输入一个新的特征组G<subgt;T</subgt;；S2、在线相关性分析；S3、增量式特征聚类：将经步骤S2处理后的特征划分到已有特征簇中或创建新簇；S4、判断是否满足启动条件，若满足则执行步骤S5，否则从每个特征簇中选取最重要的特征并作为输出特征子集S<subgt;T</subgt;；S5、历史信息驱动的整型粒子群算法：在聚类的基础上，采用历史信息驱动的粒子群算法搜索最优特征子集，并输出特征子集S<subgt;T</subgt;；S6、判断有无新的特征组到来，若有则返回步骤S1，否则结束。本发明采用上述基于动态特征聚类和粒子群优化的在线流特征选择方法，可在多数数据集中获得最佳的分类精度。 | ||
交易流程
转让材料
| 买卖双方需提供 | 平台提供 | 转让后买方可获得 | ||
|---|---|---|---|---|
| 企业 | 个人 | 专利代理委托书 专利权转让协议 办理文件副本请求书 发明人变更声明 | 专利证书 手续合格通知书 专利登记簿副本 | |
| 买方 | 企业营业执照 企业组织机构代码证 | 身份证 | ||
| 卖方 | 企业营业执照 专利证书原件 | 身份证 专利证书原件 | ||
服务保障
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