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摘要
本发明公开了一种基于分类效用的开集分类方法,包括步骤：输入数据集,并对数据集进行预处理；采用特征提取器将数据转换为特征；采用训练集的特征训练一个可增量学习少样本分类器；对于一条新数据,对其进行预处理后采用特征提取器提取特征；将新数据的特征输入到分类器中,寻找已知类别中分类分数最高的一个类别,并计算分类效用；将新数据单独作为一个类别,采用新数据的特征计算其分类效用；比较已知类别与新类别情况下的分类效用大小,更新分类器；重复提取特征并计算分类效用的步骤,增加分类器处理的类别数据。本发明解决了开集分类中的未知类别数据识别和新类别的引入问题,并结合增量学习来学习新类别,增强分类器。
- 出版日期2019-12-25
- 单位华南理工大学
