一种基于高斯混合模型的稳态进化地理流聚类识别方法
# 热门搜索 #
大模型
人工智能
openai
融资
chatGPT
验证码登录
×
发送
登录即代表您已同意AITNT
用户协议
和
隐私政策
登录
登录成功后会自动刷新界面
AITNT公众号
AITNT APP
AITNT交流群
搜索
未登录
首页
AI中心
退出
首页
AI资讯
AI技术研报
AI监管政策
AI产品测评
AI商业项目
AI产品热榜
AI 源力市场
寻求报道
一种基于高斯混合模型的稳态进化地理流聚类识别方法
申请号:
CN202511125824
申请日期:
2025-08-12
公开号:
CN121009382A
公开日期:
2025-11-25
类型:
发明专利
摘要
本发明提出一种基于高斯混合模型的稳态进化地理流聚类识别方法,所述方法通过引入噪声检测机制,并通过概率阈值自动识别并过滤异常点,以提升聚类结果的抗干扰性;同时采用进化算法迭代优化包括均值、协方差、混合系数的GMM参数,通过交叉操作融合优质解、突变操作来逃离局部最优,以提升模型收敛质量,包括以下阶段;阶段一、参数初始化阶段;阶段二、模型初始训练;阶段三、进化算法迭代;阶段四、聚类识别与噪声处理;本发明能提升聚类结果的准确性,同时还能显著提升模型收敛质量。
技术关键词
GMM模型
高斯混合模型
协方差矩阵
进化算法
识别方法
阶段
数据
稳态
期望最大化算法
EM算法
参数
聚类
噪声
贝叶斯信息准则
分类信心
异常点
交叉算法
概率密度函数
共享单车