基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法

徐兵; 项顺伯; 吴宪君; 胡婧

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基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法

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针对当前专利数据量庞大且难以分析的问题,基于尺度自适应核相关滤波提出一种专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪方法基础上,引入尺度自适应法进行关键词检索,给出了最佳目标尺度索引的计算方法,建立了专利数据挖掘算法,进而实现对目标关键信息的有效定位和提取,最后,通过仿真实验进行性能评价。和现有方法 KFC、K-Means进行对比,结果表明该方法在准确率、召回率和虚警率方面具有较大优势,能够有效保证专利数据挖掘精确度,并且挖掘速度也存在明显优势。

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来源
《南京邮电大学学报：自然科学版》 |2018年第2期|92-97|共6页
作者
徐兵; 项顺伯; 吴宪君; 胡婧;
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作者单位

广东石油化工学院计算机与电子信息学院;

广东海洋大学法学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类安全保密;
关键词
专利数据; 数据挖掘; 尺度自适应; 核相关滤波器;

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