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基于最近邻KNN和改进波函数的量子聚类方法

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本发明提供了一种基于最近邻KNN和改进波函数的量子聚类方法，其包括：获取一组待分类样本点的原始数据并将其归一化，基于最近邻KNN确定量子聚类模型的输入参数，计算所有样本点的波函数参数，波函数参数包括计算波函数所服从分布的尺度参数和形状参数，计算量子聚类的势能面，根据所计算的势能面来确定分类个数和分类边界。本发明所提方法继承了量子聚类方法的所有优点，且更适合对服从威布尔分布的数据进行分类，为数据分类提供了一种新的选择，同时既不需要人为给定任何输入参数，也不需要给出样本数据的分类标签，即可计算得到量子聚类模型的输入参数，实用性强且准确率高。

著录项

公开/公告号CN114529004A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-05-24

原文格式PDF
申请/专利权人北京航空航天大学;
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申请/专利号CN202210151032.6
发明设计人陈云霞;朱家晓;王聪;林坤松;
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申请日2022-02-14
分类号G06N10/60;G06F16/906;G06K9/62;
代理机构北京孚睿湾知识产权代理事务所(普通合伙);
代理人韩燕
地址 100191 北京市海淀区学院路37号
入库时间 2023-06-19 15:24:30

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法律状态
2022-05-24

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发明专利申请公布

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