[发明专利]一种基于多维度搜索的分类器处理方法及装置

权利要求书

1.一种基于多维度搜索的分类器处理方法，其特征在于，所述处理方法包括：

步骤一、获取输入样本间的空间连续性位置信息，进行排序；

步骤二、计算相似性度测量值；

步骤三、依据相似度测量值进行超盒扩张；

步骤四、进行重叠测量；

步骤五、进行超盒压缩，获取最佳数量的超盒数目。

2.根据权利要求1所述的分类器处理方法，其特征在于，所述步骤一中输入模式采用下列形式的序对：{X_h，d_h}，其中表示第h个输入模式，是低端点，是高端点。

3.根据权利要求1所述的分类器处理方法，其特征在于，在所述步骤一中，包含一初始化步骤，V_j及W_j的初始值设为V_j＝0，W_j＝0；

当第j个超盒被首次增加进来时，超盒的最大、最小点将依次被修改为：

Vj=Xjl]]>Wj=Xju]]>

其中，V_j是第h个输入模式的最小点，W_j第h个输入模式的最大点。

4.根据权利要求1所述的分类器处理方法，其特征在于，所述步骤二中，计算相似性度测量值通过公式S_jh＝|(W_j-V_j)-(W_h-V_h)|/2。

5.根据权利要求1所述的分类器处理方法，其特征在于，在所述步骤三中，超盒扩张为对于输入模式{X_h，d_h}，找出属于第d_h类模式的超盒，若隶属度最大的超盒为B_j，计算扩张公式为：

i=1,2k,n(max(Wji,Xhiu)-min(Vji,Xhil))q]]>

以及：若对于所有可能超盒两两组合(B_l，B_k)，存在某一对超盒(B_j，B_h)，其相似性测度值为最小值S_jh。

公式为：if d_h＝0 and  S_jh＝min(S_bh)＜k then adjust B_j

else

ifclass(Bj)=0class(Bj)=dkdkadjustBjelsetake anotherBj]]>

B_j的调整操作如下：

Vjinew=min(Vjiold,Xhiu),]]>for each i＝1，2Kn

Wjinew=max(Wjiold,Xhiu),]]>for each i＝1，2，Kn

其中，(1)当d_h＝0时，表示输入模式是未标识类别的，且该超盒与任一其它超盒的相似性度量值大于阈值k(事先由用户设定)，则调整B_j；(2)当d_h¹0时，表示输入模式都是有类别标识的，或者其相似性度量值小于事先设定好的阈值。