[发明专利]基于距离变换的最近邻图潜在相似性优化方法在审
| 申请号： | 201910141779.1 | 申请日： | 2019-02-26 |
| 公开（公告）号： | CN109978008A | 公开（公告）日： | 2019-07-05 |
| 发明（设计）人： | 匡振中;俞俊;范建平;李宗民 | 申请（专利权）人： | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙) 33240 | 代理人： | 朱月芬 |
| 地址： | 310018 浙*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于距离变换的最近邻图潜在相似性优化方法。本发明步骤如下：步骤1：构造最近邻图结构及其谱空间；步骤2：在谱空间的基础上，通过函数分析和推导，构造新的相似性距离函数表达，即距离变换；步骤3：构造全局最近邻域图并将其用于距离变换；步骤4：构造基于一致性惩罚信息ρ的局部最近领域图并将其用于距离变换；步骤5：采用公开数据，分别构造gKNN图和lKNN图，然后利用所提出的距离变换方法优化图结构，输出最终结果。本发明通过使用gKNN图来展开隐藏在数据库中的潜在相似性信息的常见问题。进一步结合惩罚共识信息以构建lKNN图。证实了本方法的鲁棒性和高性能，也证明了PCI信息的优越性。 | ||
| 搜索关键词： | 距离变换 最近邻 图结构 优化 相似性距离 相似性信息 函数表达 函数分析 最近邻域 最终结果 惩罚 鲁棒性 构建 推导 数据库 输出 全局 | ||
【主权项】：
1.基于距离变换的最近邻图潜在相似性优化方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：构造最近邻图结构及其谱空间；步骤2：基于谱空间内蕴变换得到新的距离变换，即通过函数分析和推导，构造新的相似性距离函数表达；步骤3：构造全局最近邻域图并将其用于距离变换；步骤4：构造基于一致性惩罚信息ρ的局部最近领域图并将其用于距离变换；步骤5：采用公开数据，分别构造gKNN图和lKNN图，然后利用所提出的距离变换方法优化图结构，输出最终结果。
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