[发明专利]一种PCNN支持下的网络Voronoi图构建算法在审
| 申请号： | 201810608208.X | 申请日： | 2018-06-13 |
| 公开（公告）号： | CN110598228A | 公开（公告）日： | 2019-12-20 |
| 发明（设计）人： | 闫浩文;李小军;禄小敏;康路;武芳 | 申请（专利权）人： | 兰州交通大学 |
| 主分类号： | G06F17/50 | 分类号： | G06F17/50 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 730070 甘*** | 国省代码： | 甘肃;62 |
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| 摘要： | 网络Voronoi图中点与点之间通过实际路径距离而非传统欧式距离相连，在实际应用中较传统平面Voronoi图更加合理。基于PCNN模型的并行处理及自动波特性，提出了一种改进PCNN模型的网络Voronoi图构建算法。首先将原始点群中所有的点及道路网所有节点设为神经元，其中，原始点群中的点为初始神经元，并设置其为点火状态；其次，由初始神经元发出的自动波按照一定波速沿着点群相关道路同时向外传输，并行地寻找点群之间的最短路径，直至所有的神经元均被点火且由不同初始神经元发出的尚未相遇的自动波相遇。实验表明，该算法实现了点群网络Voronoi图的构建，最短路径思想的引入使得构建的网络Voronoi图符合Voronoi图基本特征，可以用来表示点群的服务范围，不仅如此，算法的并行特性保证了算法的高效率。 | ||
| 搜索关键词： | 神经元 点群 自动波 构建 算法 最短路径 网络 并行 道路网 并行处理 传统平面 点火状态 欧式距离 实际路径 算法实现 特性保证 高效率 波速 点火 传输 引入 改进 应用 服务 | ||
【主权项】：
1.本专利一方面引入改进的PCNN使得点群中的所有点作为初始神经元并行地沿着与点相关联的路段向外传输自动波；另一方面，引入最短路径思想，让自动波在传输过程中寻找并沿着初始神经元间的最短路径进行传输，直至所有的神经元均被激活且来自不同初始神经元的自动波相遇；具体思路是：首先将原始点群中所有的点及道路网所有节点设为神经元，其中，原始点群中的点为初始神经元，并设置其为点火状态；其次，由初始神经元发出的自动波按照一定波速沿着点群相关道路同时向外传输，并行地寻找点群之间的最短路径，直至所有的神经元均被点火且由不同初始神经元发出的尚未相遇的自动波相遇。/n
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