【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】政府许可权本专利技术在美国政府合同号FA8650-13-C-7356下得到政府支持而做出。政府对本专利技术具有特定权利。相关申请的交叉引用这是于2014年9月17号于美国提交的题为\MappingAcrossDomainstoExtractConceptualKnowledgeRepresentationfromNeuralSystems\的美国非临时专利申请No.14/489,313的部分继续申请案,其全部内容通过引用全部并入本文中。这也是于2014年7月23日于美国提交的题为“AGeneralFormalConceptAnalysis(FCA)FrameworkforClassification”的美国临时申请No.62/028,171的非临时申请,其全部内容通过引用全部并入本文中。专利技术背景(1)
本专利技术涉及一种用于数据分类的系统,并且更具体地,涉及一种使用形式概念分析(FCA:FormalConceptAnalysis)的数据分类的系统。(2)相关领域描述通过机器学习的分类是非常重要的研究领域,因为它允许系统发展解决难题的能力,诸如面部识别、异常检测和故障预测。分类可以被描述为基于数据的训练集识别一组类别中的哪一个应用于新的观察。形式概念分析(FCA)是导出一组对象(每个对象都由一组属性限定)的偏序(partialorder)的原则性方式。这是已经应用于数据可视化、数据挖掘、信息检索及知识管理的数据和知识处理中的技术(参见并入的文献参考列表,文献参考号3)。用于组织数据的原理是由对象的属性之间的包含关系引发的偏序。另外,FCA承认从结构化 ...
【技术保护点】
一种使用形式概念分析(FCA)的数据分类的系统,所述系统包括:具有关联的存储器的一个或更多个处理器,在所述存储器上编码有可执行指令,使得当执行所述可执行指令时,所述一个或更多个处理器执行以下操作:在训练阶段,使用训练数据集以及与所述训练数据集相对应的多个分类,用所述一个或更多个处理器生成形式概念分析(FCA)分类格;以及在分类阶段期间,使用所述FCA分类格的结构生成输入数据集的分类。
【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2014.07.23 US 62/028,171;2014.09.17 US 14/489,3131.一种使用形式概念分析(FCA)的数据分类的系统,所述系统包括:具有关联的存储器的一个或更多个处理器,在所述存储器上编码有可执行指令,使得当执行所述可执行指令时,所述一个或更多个处理器执行以下操作:在训练阶段,使用训练数据集以及与所述训练数据集相对应的多个分类,用所述一个或更多个处理器生成形式概念分析(FCA)分类格;以及在分类阶段期间,使用所述FCA分类格的结构生成输入数据集的分类。2.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个处理器还执行以下操作:在所述训练阶段中,根据所述训练数据集生成上下文表,所述上下文表具有对象标签行和属性标签列;在所述训练阶段中,针对每个训练表现,将针对与所述训练表现相对应的分类的至少一个类列附加至所述上下文表;以及根据所述上下文表生成所述FCA分类格。3.根据权利要求2所述的系统,其中,在所述FCA分类格的生成期间,将所述至少一个类列视为正常属性,并且其中,包括所述FCA分类格内的多个节点的、被给定的类属性跨越的子结构与相对应的分类相关联。4.根据权利要求1所述的系统,其中,所述一个或更多个处理器还执行以下操作:在所述分类阶段中,根据测试数据集生成表现上下文向量mp,其中,mp是与所述测试数据集中的表现p相关联的属性集;在所述分类阶段中,选择所述FCA分类格中的表决节点集;以及在所述分类阶段中,使用所述表决节点集以针对所述表现p的分类值进行表决。5.根据权利要求4所述的系统,其中,根据针对至少mp和所述FCA分类格操作的选择函数来选择所述表决节点集。6.根据权利要求5所述的系统,其中,根据针对至少所述选择函数的输出、所述FCA分类格和mp操作的表决函数来表决分类值c。7.根据权利要求6所述的系统,其中,所述表决函数返回所述表决节点集中的各个表决节点的关联类值的和。8.根据权利要求7所述的系统,其中,各个关联类值根据该关联类值与所述表现p共享的多个属性进行加权。9.根据权利要求6所述的系统,其中,各个表决节点都具有包括对象集的外延,并且其中,所述表决函数返回各个表决节点的关联类值的和,其中,所述和根据所述表决节点的外延内的多个对象进行归一化,其中,对跨所有表决节点的归一化的和进行求和。10.根据权利要求9所述的系统,其中,各个表决节点都具有包括属性集的内涵,并且其中,各个表决节点的所述关联类值根据该表决节点的内涵中的多个属性进行加权。11.根据权利要求1所述的系统,其中,所述训练数据集包括具有属性的对象,并且通过将所述多个分类视为所述训练数据中的对象的属性来生成所述FCA分类格。12.根据权利要求1所述的系统,其中,使用fMRI传感器、图像传感器和声音传感器中的至少一种获取所述输入数据集,并且其中,为了对象识别、图像识别和声音识别中的至...
【专利技术属性】
技术研发人员:M·J·奥布莱恩,J·本韦努托,R·巴特查里亚,
申请(专利权)人:赫尔实验室有限公司,
类型:发明
国别省市:美国;US
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