【摘 要】
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针对高斯混合模型(GMM)在空间聚类中由于忽视目标对象之间的空间关联性而导致的高误判率等问题,本文提出了一种顾及梯度的高斯混合模型:GMM-G,并将其应用在三维属性场的空间
【机 构】
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中南大学有色金属成矿预测与地质环境监测教育部重点实验室,中南大学地球科学与信息物理学院,黑龙江省有色金属地质勘查研究总院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(编号:41772348)资助
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针对高斯混合模型(GMM)在空间聚类中由于忽视目标对象之间的空间关联性而导致的高误判率等问题,本文提出了一种顾及梯度的高斯混合模型:GMM-G,并将其应用在三维属性场的空间聚类中。GMM-G用反映标量场最大属性变化方向的梯度因子来定义邻域规则,设定梯度正交平面所通过的邻域体元更倾向于与中心体元归属于相同或相近的类别;并据此设计了符合归一性和空间连续性的空间邻域信息函数,来定义中心体元属于各类别的具有空间领域规则约束的后验概率。通过对由蒙特卡洛随机抽样构建的实验场的空间聚类结果进行对比表明,相对GMM方法,
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