[发明专利]确定“引人注目的信息”的方法与设备

说明书

本发明所属技术领域

本发明涉及在数据组内确定“引人注目的信息”的方法和设备，该数据组可以是实际系统中参数的数据组也可以是参数组的数据组。

本发明的背景技术

许多研究实际系统的通用方法涉及分析实际系统中观测参数的数据组，如物理场的强度(如磁场强度、辐射场强度、重力场强度、红外(场)强度以及电磁场强度)，以便推断在物理场中重要特征的位置及范围。为了在实际系统中发现有前途的勘测区域，有两种基本的分析数据组的方法。第一种方法是图形识别法(pattemrecognition)，这种方法涉及将数据组与另一个数据组进行比较，后者代表已知拥有符合要求的重要特征的区域的实际勘测记录。当两个数据组的某些图形共有时，表明正在研究的测量数据中有符合要求的重要特征存在。第二种方法是利用“专家系统”，该系统将数据按照综合方案分类，该综合方案使用许多变量和由研究者根据自己的经验、知识以及直觉主观选定的判定规则。

遗憾的是，图像识别法和“专家系统”技术都有一些严重缺点。首先，它们都有一定的倾向性，致使由此产生的结果受到严重影响，该结果将受数据库中重要特征的具体数值的影响(如采用图像识别法)，或者受研究人员选定的筛选判据的影响。作为这种倾向性的结果，在数据中反映重要特征的更有意义的现象可能被扼杀，而对那些意义不大但与早先观察到的特征相关的特征或者与研究者预计是有意义的特征相关的特征有利。其次，因为人们依据受关注的目标特征对数据组中特征之间的相关(性)作出判断，所以，上述两种方法都有方向性。因此，每个决定是否充分相关的机会都逐渐地向预定的目标特征倾斜。所以，无论哪种方法都不为自然地探查有意义的特征创造条件，所有的勘查结果都要受研究者事先选定的目标特征的影响。

本发明概述

本发明的方法和设备利用无标的探索或者目标定向探索两种模式确定实际系统中参数(或参数组)数据组中的“引人注目的信息”。处理系统配备这样一种处理方法，该方法首先输入参数(或参数组)的数据组。第二步，处理系统将数据组中的数据或者每个数据组中的数据排列成矩阵。第三步，处理系统对矩阵或矩阵组中的数据进行变换，推演出变换矩阵。第四步，处理系统由每个变换矩阵推演出基本二分矩阵。第五步处理系统由基本二分矩阵组推演出全面描述矩阵组。第六步，在选用无标的探索时，处理系统选出全面描述矩阵组的根，并且将这些根组织成根序列；在选用目标定向探索时，处理系统选出全面描述矩阵组的分支。最后，处理系统不是显示根序列就是显示分支。

所以，本发明的第一个目的是提供一种无倾向性的无标的探索方法和设备，该方法和设备适合确定实际系统内参数(或参数组)数据组中的“引人注目的信息”。

本发明的另一个目的是提供一种目标定向探索方法和设备，该方法和设备适合确定实际系统内参数(或参数组)数据组中的“引人注目的信息”。

本领域内的技术人员在阅读下述内容之后将明了本发明的其它目的、特征和优点。

附图的简要说明

图1是方框图，它说明按照本发明较好的实施方案配置的处理系统。

图2说明实际系统内参数(或参数组)的数据组的数据格式。

图3是流程图，它说明图1所示处理系统完成的各个步骤。

图4A至图4C说明假想的基本二分矩阵以及在确定密集度时利用的边界线。

图5说明假想的基本二分矩阵。

图6说明在矩阵集中如何确定最有代表性的矩阵。

图7说明图5中的假想的基本二分矩阵和它们的友矩阵。

图8说明交集矩阵，它是由图5所示假想的基本二分矩阵与它们的友矩阵通过逻辑乘法运算形成的矩阵。

图9说明假想的根序列。

图10说明假想的分支。

本发明的详细说明

图1说明处理系统10，该系统提供代表实际系统的参数(或参数组)的输入数据并对这些数据进行处理，以便确定参数(或参数组)的数据组中“引人注目的信息”。“引人注目的信息”是观测数据组中最稳定的状态，是观测数据组的总体变异(变化)的最佳累计表示法(the best cumulative representation of the entire diversity(variation))。处理系统接收来自测量仪器11的输入数据，该仪器11测量实际系统内发现的任何物理参数或参数组合，并且提供代表被测参数的数字化的数据。另一方面，如果仪器只产生模拟信号输出，那么可以使用模/数转换器，以便获得必要的代表被测参数的数字化的数据。