[发明专利]用于在非-计量相似性空间中群集模板的方法和设施无效
| 申请号: | 200780015845.6 | 申请日: | 2007-04-30 |
| 公开(公告)号: | CN101438296A | 公开(公告)日: | 2009-05-20 |
| 发明(设计)人: | G·C·巴克尔 | 申请(专利权)人: | 尤尼西斯公司 |
| 主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 中国国际贸易促进委员会专利商标事务所 | 代理人: | 李向英 |
| 地址: | 美国宾*** | 国省代码: | 美国;US |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 用于 计量 相似性 空间 群集 模板 方法 设施 | ||
1.一种用于使生物计量模板群集的方法,所述方法包括:
从生物计量模板的图库确定一组信用模板;
从生物计量模板的所述图库中确定一组群集种模板,所述群集种 模板组的成员个数大于所述信用模板组的个数;
通过比较群集种模板组和信用模板组的成员来形成多个相似性 向量,其中所述相似性向量中的单个向量指示所述群集种模板组的给 定成员与所述信用模板组的相应成员的相似性;以及
根据所述多个相似性向量而将生物计量模板的所述图库分区为 群集。
2.如权利要求1所述的方法,还包括:
使用所述图库中的剩余模板而非使用所述信用模板和所述群集 种模板来使所述群集增殖。
3.如权利要求1所述的方法,其中通过将分类器施用到所述多 个相似性向量来进行所述分区,以及所述分类器实施以所述多个相似 性向量训练的有监督的机器学习算法。
4.如权利要求1所述的方法,其中通过将分类器施用到所述多 个相似性向量来进行所述分区,以及所述分类器实施多决策树分类系 统。
5.如权利要求4所述的方法,还包括:
访问探针模板并确定一组叶节点,其中,所述探针模板根据所述 多决策树分类系统而被分配到叶节点组;
将用于探针模板的群集邻域确定为被分配到叶节点组的那些生 物计量模板的图库中的成员;以及
搜索所述群集邻域以确定所述图库是否包括与所述探针模板相 对应的配对。
6.如权利要求1所述的方法,还包括:
访问探针模板;
确定所述探针模板的群集邻域,所述群集邻域与所述图库的所述 分区相对应;以及
搜索所述群集邻域以确定所述图库是否包括与所述探针模板相 对应的配对。
7.一种用于使生物计量模板群集的系统,所述系统包括:
用于从生物计量模板图库确定一组信用模板的装置;
用于从所述生物计量模板图库中确定一组群集种模板的装置,所 述群集种模板组的成员个数大于所述信用模板组的个数;
用于通过比较上述群集种模板组与上述信用模板组的成员来形 成多个相似性向量的装置,其中所述相似性向量中的单个向量指示所 述群集种模板组的给定成员与所述信用模板组的相应成员的相似性; 以及
用于根据所述多个相似性向量而将所述生物计量模板图库分区 为群集的装置。
8.如权利要求7所述的系统,还包括:
用于使用所述图库中的剩余模板而非使用所述信用模板和所述 群集种模板来使所述群集增殖的装置。
9.如权利要求7所述的系统,其中通过将分类器施用到所述多 个相似性向量来进行所述分区,以及所述分类器实施以所述多个相似 性向量训练的有监督的机器学习算法。
10.如权利要求7所述的系统,其中通过将分类器施用到所述多 个相似性向量来进行所述分区,以及所述分类器实施多决策树分类系 统。
11.如权利要求10所述的系统,还包括:
用于访问探针模板并确定一组叶节点的装置,其中所述探针模板 根据所述多决策树分类系统而被分配到叶节点组;
用于将用于探针模板的群集邻域确定为被分配到叶节点组的那 些生物计量模板的图库中的成员的装置;以及
用于搜索所述群集邻域以确定所述图库是否包括与所述探针模 板相对应的配对的装置。
12.如权利要求7所述的系统,还包括:
用于访问探针模板的装置;
用于确定对于所述探针模板的群集邻域的装置,所述群集邻域与 所述图库的所述分区相对应;以及
用于搜索所述群集邻域以确定所述图库是否包括与所述探针模 板相对应的配对的装置。
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