[发明专利]一种基于集成学习的空间点数据异质性度量方法在审
| 申请号： | 202210445778.8 | 申请日： | 2022-04-26 |
| 公开（公告）号： | CN114997421A | 公开（公告）日： | 2022-09-02 |
| 发明（设计）人： | 刘慧敏;音涛;谌恺祺;石岩;张伊凯;邓敏 | 申请（专利权）人： | 中南大学 |
| 主分类号： | G06N20/20 | 分类号： | G06N20/20;G06N7/00;G06K9/62;G06F16/2458;G06F16/29 |
| 代理公司： | 长沙轩荣专利代理有限公司 43235 | 代理人： | 孙薇 |
| 地址： | 410000 湖南*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于集成学习的空间点数据异质性度量方法，包括：生成面向空间点数据异质性度量的训练数据；利用多元统计指标度量点数据异质性并进行显著性检验；通过获取模型参数构建集成学习式评估模型；对其测试数据的分布模式进行预判断，对集成框架中的不完备性指标计算结果进行加权融合，以求得基于评估模型测试数据的异质性度量指标I，用于实现不同先验分布下的空间点数据于同一量纲下的异质性度量；本发明创新性地借鉴数据驱动下的参数学习类算法，提出采样点异质性的集成学习式评估模型；在训练数据的驱动下，实现任意空间点数据异质性的稳健评估与横向对比，具有应用有效性与针对不同采样点数据统一量纲下横向对比的双重优势。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 集成 学习 空间 数据 异质性 度量 方法 | ||
【主权项】：
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