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一种基于卡尔曼滤波的改进PCNN模型空间聚类分析方法

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本发明公开了一种基于卡尔曼滤波的改进PCNN模型空间聚类分析方法，其包括首先将PCNN神经元与空间数据点进行一对多映射，通过神经元的密度信息获取最高密度初始点火神经元，并给定一个神经元点火的初始阈值，并生成自动波，以检测空间数据集中的集群；再使用卡尔曼滤波器的自适应阈值调整方法，用于PCNN自动发现具有不同密度的任意形状的簇，直至自动波不能再传递之后，一次点火过程结束，点火的所有神经元被视为一个簇且在后续的迭代中不能再次点火；不断迭代点火过程，直到网络中所有神经元都点火。本发明可对神经元进行阈值的自适应调整，使神经元可以自动发现不同密度的任意形状的簇，具有突出的执行速度；并克服了可能模糊数据自然分解的噪声。

著录项

公开/公告号CN115130589A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-30

原文格式PDF
申请/专利权人四川大学;
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申请/专利号CN202210769371.0
发明设计人桑永胜;李艺丹;彭德中;吕建成;孙亚楠;
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申请日2022-07-01
分类号G06K9/62;G06N3/04;G06F16/2458;
代理机构北京正华智诚专利代理事务所(普通合伙);
代理人陈航
地址 610065 四川省成都市一环路南一段24号
入库时间 2023-06-19 17:01:21

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2022-09-30

公开

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