[发明专利]一种提升矢量图位图分类精确度的方法在审
| 申请号： | 201910140446.7 | 申请日： | 2019-02-23 |
| 公开（公告）号： | CN109948659A | 公开（公告）日： | 2019-06-28 |
| 发明（设计）人： | 苏育挺;王明兴;张静 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 李林娟 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种提升矢量图位图分类精确度的方法，所述方法包括以下步骤：通过读取每个分类图的二进制字节流获取分类图的元素路径数目，以及分类图的大小；将输入矩阵按照7：2：1的比例划分为训练集、测试集和验证集，利用输入矩阵确定最小化目标函数的驻点，确定两类分类图的分类中心点；通过最小化目标函数获取到聚类的分类中心，进而得到两类分类图，并分别标记，实现了快速精确的分类。本发明通过引入元素路径和分类图大小标签从而训练聚类模型，能够有效提高分类图分类的精确度。 | ||
| 搜索关键词： | 分类图 分类 分类中心 目标函数 输入矩阵 元素路径 矢量图 最小化 读取 二进制字 聚类模型 测试集 训练集 验证集 节流 聚类 标签 引入 | ||
【主权项】：
1.一种提升矢量图位图分类精确度的方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：通过读取每个分类图的二进制字节流获取分类图的元素路径数目，以及分类图的大小；将输入矩阵按照7：2：1的比例划分为训练集、测试集和验证集，利用输入矩阵确定最小化目标函数的驻点，确定两类分类图的分类中心点；通过最小化目标函数获取到聚类的分类中心，进而得到两类分类图，并分别标记，实现了快速精确的分类。
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