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基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法
- 专利权人:
- 西南大学
- 发明人:
- 邱江,位东涛,杨文静,陈群林,庄恺祥
- 申请号：
- CN201811307283.9
- 公开号：
- CN109464122A
- 申请日:
- 2018.05.11
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明属于计算机软件技术领域,公开了一种基于多模态数据的个体核心特质预测系统及方法,识别模块,用于甄别出与各个核心特质紧密相关的多模态数据变量作为预测模型的输入特征;预测模型建立模块,用于通过机器学习手段,融合多模态特征,建立对相应目标变量具有实际预测效果的预测模型;验证模块,用于通过样本内部交叉验证,及跨样本外部验证后,保留信效度良好的预测模型作为预测系统的核心,并搭载配套的智能化平台,能够导出评估报告,并对相应结果进行可视化展示。通过多模态融合后的特征集合对目标变量进行预测,不仅能考虑各模态数据间的交互作用,同时也能够充分发挥各模态指标的优势,增加对目标变量的预测效力。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
