[发明专利]基于Hellinger距离-高斯混合模型的聚类方法在审
| 申请号： | 202010190288.9 | 申请日： | 2020-03-18 |
| 公开（公告）号： | CN111428768A | 公开（公告）日： | 2020-07-17 |
| 发明（设计）人： | 郭伟;何茂 | 申请（专利权）人： | 电子科技大学;电子科技大学广东电子信息工程研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06Q10/06 |
| 代理公司： | 成都虹盛汇泉专利代理有限公司 51268 | 代理人： | 王伟 |
| 地址： | 611731 四川省成*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于Hellinger距离‑高斯混合模型的聚类方法，应用于机械故障诊断与聚类分析领域。为解决现有技术存在的无标注数据识别精度低的问题，本发明方法改进了高斯混合模型的聚类能力，在最大化对数似然函数的基础上，引入了最小化基于Hellinger距离的正则项，前者用于在数据流形空间内衡量其概率分布间的距离，后者用于约束后验概率的更新过程，结合广义期望极大算法逐步更新高斯混合模型的参数，最终使得所得的混合模型的概率分布生成给定数据的概率最大，从而实现了数据的自动学习和聚类，对于无标注的数据可以准确判断其类别信息，为大数据的智能学习提供了可行的方法。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 hellinger 距离 混合 模型 方法 | ||
【主权项】：
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