[发明专利]一种基于密度峰值聚类计算分形维数的方法在审
| 申请号： | 201810679855.X | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN108921211A | 公开（公告）日： | 2018-11-30 |
| 发明（设计）人： | 周双;吴至友;杨志春;赵克全 | 申请（专利权）人： | 重庆师范大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京同恒源知识产权代理有限公司 11275 | 代理人： | 赵荣之 |
| 地址： | 400044 *** | 国省代码： | 重庆;50 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于密度峰值聚类算法计算分形维数的方法，属于信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：从实际工程中获得一维混沌时间序列信号；S2：利用k‑d树优化的GP算法，对采样到的时间序列数据进行预处理，得到关联积分对数集合；S3：对所得数据进行二阶差分，利用密度峰值聚类算法提取零波动数据；S4：选取零波动数据中连续自然数的区间进行统计分析，保留有效零波动数据；S5：利用最小二乘法对保留的数据进行拟合，计算出关联维数。本方法能够客观准确自动识别无标度区间，计算结果更加准确，过程简单，容易实现，对非线性应用具有重要的意义。 | ||
| 搜索关键词： | 波动数据 分形维数 聚类算法 预处理 混沌时间序列 时间序列数据 信号处理领域 非线性应用 连续自然数 最小二乘法 关联维数 实际工程 自动识别 统计分析 采样 保留 标度 二阶 聚类 拟合 算法 集合 关联 优化 | ||
【主权项】：
1.一种基于密度峰值聚类计算分形维数的方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：S1：从实际工程中获得一维混沌时间序列信号；S2：利用k‑d树优化的GP算法，对采样到的时间序列数据进行预处理，得到关联积分对数集合；S3：对所得数据进行二阶差分，利用密度峰值聚类算法提取零波动数据；S4：选取零波动数据中连续自然数的区间进行统计分析，保留有效零波动数据，然后利用最小二乘法对保留的数据进行拟合，计算出关联维数。
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