[发明专利]一种面向对象的分类规则集自动构建方法

摘要

本发明公开了一种面向对象的分类规则集自动构建方法，是基于典型样本的特征预选，子类型特征分离度和阈值计算，以及在各个子类构建规则的基础上，对规则进行分层分类优化等实现规则集的自动确定方法，无需依赖于经验及反复试验，本发明的自动构建方法是当前面向对象规则集构建的重要趋势。

主权项

一种面向对象的分类规则集自动构建方法，其特征在于，包括如下具体步骤：步骤(1)输入待分类图像对象样本特征集；步骤(2)计算所有样本两两特征的相关性指数Ri,j，并分别求解各子类样本特征值的内部差异指数Stdi；步骤(3)根据研究需求，对步骤(2)所得Ri,j和Stdi设定阈值，以去除部分冗余特征；步骤(4)利用J‑M距离和高斯概率分布公式计算各子类间各特征分离度J和分离阈值Th，然后计算各非目标子类的NT值，对NT值为1的非目标子类建立规则进行掩膜去除；步骤(5)利用步骤(4)确定的各子类间各特征的分离度和分离阈值，计算各目标子类的T值，对T值为1的目标子类建立规则进行掩膜提取；步骤(6)依据步骤(4)确定的剩余各子类间的分离度和分离阈值，计算各子类规则的分离度均值RJM，对RJM值最高的子类建立规则优先进行掩膜提取。步骤(7)在步骤(6)提取子类后更新剩余子类数量，再次执行步骤(6)，直至提取到所有子类。步骤(8)建立规则合并所有目标子类，并将所有建立的规则合并为规则集。