【摘 要】
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针对当前专利数据量庞大且难以分析的问题,基于尺度自适应核相关滤波提出一种专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪方法基础上,引入尺度自适应法进行关键词检索,给
【机 构】
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广东石油化工学院计算机与电子信息学院,广东海洋大学法学院
【基金项目】
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广东省自然科学基金（2017A030307027）和广东省科技计划（2016A040402042,20158010128015）资助项目
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针对当前专利数据量庞大且难以分析的问题,基于尺度自适应核相关滤波提出一种专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪方法基础上,引入尺度自适应法进行关键词检索,给出了最佳目标尺度索引的计算方法,建立了专利数据挖掘算法,进而实现对目标关键信息的有效定位和提取,最后,通过仿真实验进行性能评价。和现有方法 KFC、K-Means进行对比,结果表明该方法在准确率、召回率和虚警率方面具有较大优势,能够有效保证专利数据挖掘精确度,并且挖掘速度也存在明显优势。
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