[发明专利]一种基于非对称k近邻矩阵的增量式共享近邻获取方法

权利要求书

1.一种基于非对称k近邻矩阵的增量式共享近邻获取方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，获取无人机飞行数据集D的原始共享近邻矩阵，无人机飞行数据集D的数据点的个数赋值到数据量m，初始化并更新k近邻距离向量k_distvector，初始化并更新非对称k近邻矩阵ak_matrix，计算无人机飞行数据集D对应的上三角共享近邻矩阵us_matrix，根据上三角共享近邻矩阵us_matrix获得无人机飞行数据集D对应的原始共享近邻矩阵s_matrix；

步骤2、计算新添数据点d_p的k近邻行向量pk_vector和逆k近邻列向量rpk_vector，并更新非对称k近邻矩阵ak_matrix；初始化扩维后的非对称k近邻矩阵pk_matrix并赋值；

步骤3、初始化并赋值更新后的共享近邻矩阵ps_matrix，结合新添数据点d_p对步骤3.2中更新后的共享近邻矩阵ps_matrix中的部分数据点替换；

步骤4、将数据量m自增1，新添数据点d_p插入无人机飞行数据集D构成新的无人机飞行数据集D，将非对称k近邻矩阵ak_matrix替换为扩维后的非对称k近邻矩阵pk_matrix，将原始共享近邻矩阵s_matrix替换为更新后的共享近邻矩阵ps_matrix，取下一个新添数据点并重复步骤2和步骤3。

2.根据权利要求1所述的一种基于非对称k近邻矩阵的增量式共享近邻获取方法，其特征在于，

所述的步骤1包括以下步骤：

步骤1.1，输入无人机飞行数据集D，无人机飞行数据集D的数据点的个数赋值到数据量m，计算每个数据点在无人机飞行数据集D中的k个最近邻；

步骤1.2，初始化非对称k近邻矩阵ak_matrix为m行m列的全0矩阵，初始化k近邻距离向量k_distvector为m行1列的全0向量；

步骤1.3，按照下式更新步骤1.2中k近邻距离向量k_distvector：

其中，k_distvector(i1)表示k近邻距离向量k_distvector中第i1行第1列的数据点，d_t1为数据点d_i1的k近邻集合NN_k(d_i1)中的任意一个数据点，数据点d_i1为无人机飞行数据集D中第i1个数据点，i1表示序号，i1∈[1,m]；

步骤1.4，按照下式更新步骤1.2中非对称k近邻矩阵ak_matrix：

其中，d_i2和d_j2分别表示无人机飞行数据集D中的第i2个和第j2个数据点，NN_k(d_i2)为无人机飞行数据集D中数据点d_i2除自身外的k个最近邻集合，ak_matrix(i2,j2)表示非对称k近邻矩阵ak_matrix中的第i2行第j2列数据，i2，j2∈[1,m]；

步骤1.5，基于步骤1.4得到的非对称k近邻矩阵ak_matrix计算无人机飞行数据集D对应的上三角共享近邻矩阵us_matrix，其中上三角共享近邻矩阵us_matrix中的第i3行第j3列数据us_matrix(i3,j3)由下式得到：

其中，ak_matrix(i3,:)和ak_matrix(j3,:)^T分别表示非对称k近邻矩阵ak_matrix中第i3行数据组成的向量和第j3行数据组成的向量的转置向量，i3，j3∈[1,m]，i3≤j3；

按照下式计算无人机飞行数据集D对应的原始共享近邻矩阵s_matrix：

s_matrix＝us_matrix+us_matrix^T。