技術(shù)總結(jié)
基于結(jié)構(gòu)決策圖的魯棒多模型擬合方法，涉及魯棒多模型擬合。包括以下步驟：對(duì)輸入樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)采樣產(chǎn)生大量的假設(shè)；基于核密度估計(jì)和內(nèi)點(diǎn)尺度對(duì)產(chǎn)生的每個(gè)假設(shè)計(jì)算權(quán)重分?jǐn)?shù)；根據(jù)權(quán)重分?jǐn)?shù)的大小，對(duì)所有的假設(shè)進(jìn)行排序；基于連續(xù)一致性集和皮爾遜積矩相關(guān)系數(shù)對(duì)排序后的每個(gè)假設(shè)分別計(jì)算最短抵達(dá)距離；根據(jù)權(quán)重分?jǐn)?shù)和最短抵達(dá)距離構(gòu)建結(jié)構(gòu)決策圖；在結(jié)構(gòu)決策圖上確定所有結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的結(jié)構(gòu)原型并計(jì)算結(jié)構(gòu)數(shù)量；根據(jù)結(jié)構(gòu)原型進(jìn)行內(nèi)點(diǎn)和異常點(diǎn)的劃分，輸出每個(gè)結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)的模型參數(shù)，完成基于結(jié)構(gòu)決策圖的魯棒多模型擬合。通過(guò)利用假設(shè)的一致性信息來(lái)選擇結(jié)構(gòu)原型。不涉及過(guò)濾或聚類過(guò)程，解決可能刪除有代表性的假設(shè)和忽略較小的結(jié)構(gòu)的問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：嚴(yán)嚴(yán);劉敏;王菡子
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廈門大學(xué)
文檔號(hào)碼：201610592964
技術(shù)研發(fā)日：2016.07.26
技術(shù)公布日：2017.01.04