[发明专利]一种新型灰关联分类器设计方法

权利要求书

1.一种新型灰关联分类器设计方法，其特征在于包括：

第一步骤：利用灰色关联算法设计灰关联分类器；

第二步骤：对系统的行为序列的初值像进行归一化和均值化，针对不同的信号赋予不同的分辨系数，从而利用自适应分辨系数来加强对分辨系数的约束能力，将不同的分辨系数带入新的关联系数公式，并结合拉格朗日中值定理来稳定对关联系数的求取，得到新的关联系数；其中，所述系统指待分类的对象；

所述第二步骤包括：

对所述初值像进行如下处理：

其中，表示序列的均值，i＝0,1,2,…,m表示数据库中已知待比较信号的类别，n表示信号特征的个数；X_i表示所述行为序列，X_i＝(x_i(1),x_i(2),…,x_i(n))；X'_i表示所述初值像；

对所述分辨系数进行如下处理：

计算所有差值绝对值的均值Δ_V：

Δ_max＝max|x′₀(k)-x′_i(k)|

记得到：

得到分辨系数ρ的取值为：

然后，对分辨系数ρ取均值：

然后将分辨系数ρ的均值带入下述公式，并结合拉格朗日中值定理来稳定对关联系数的求取，得到新的关联系数γ_0i(k)的求解：

由此计算出序列之间的关联度值γ_0i；M表示差值序列的最大差；m'表示差值序列的最小差；△x_i(k)表示差值序列。

2.根据权利要求1所述的新型灰关联分类器设计方法，其特征在于，所述第一步骤包括：

首先，计算系统的行为序列的初值像，所述系统指待分类的对象：

其中，i＝0,1,2,…,m表示数据库中已知待比较信号的类别，n表示信号特征的个数；X'_i表示所述初值像；X_i表示所述行为序列；

其次，计算差值序列：

Δx_i(k)＝x'₀(k)-x'_i(k),Δx_i＝(Δx_i(1),Δx_i(2),…,Δx_i(n)),i＝1,2,…,m

其中，k＝1,2,…,n表示信号的第k个特征；△x_i(k)表示差值序列；

再次，计算差值序列的最大差M与最小差m'：

再次，计算关联系数值γ_0i(k)：

最后，计算序列之间的关联度值γ_0i：