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专利择要显示,本发明公开了一种避免独立重复试验的多模态特色提取方法,包括以下步骤:(1)网络不同独立项目数据集;(2)初始设置函数集和终止集后随机天生特色打算树,特色打算树对数据集进行转换,将所有独立项目数据集转换为特色;(3)选择一个独立项目数据集作为演习集来演习分类器,利用分类器打算当选择的独立项目数据集的准确率;(4)利用准确率,别的独立项目数据集对特色打算树进行交叉、变异、复制来优化分类模型;(5)得到优化后的分类模型和特色抽取结果使得每个独立项目都适用;(6)新项目利用优化后的分类模型预测准确率。本发明办理了每个项目都开展独立重复实验,耗费巨大人力物力问题,提高了事情效率。
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