公开(公告)号：CN102426631A

公开(公告)日：2012-04-25

申请号：CN201110341012.7

申请日：2011-11-01

Applicant: 南京理工大学常熟研究院有限公司

Inventor： 王建宇 ,  康其桔 ,  马鹏飞 ,  孙丽娟 ,  陆源 ,  何新 ,  王凯 ,  田乃鲁

IPC: G06F19/00

Abstract: 本发明公开一种基于高维空间映射的K调和均值聚类方法，本方法假设样本数据已具有空间向量形式，将该空间向量数据映射至更高维的空间后引入K调和均值进行数据聚类，具体步骤如下：(1)数据处理；(2)选择数据的初始化聚类中心；(3)将距离测度映射至高维空间；(4)将映射后的距离测度带入计算数据样本的调和距离；(5)以该调和距离为距离测度进行K均值聚类；(6)结果输出；本发明可以有效改善现有K均值算法对初值的敏感性，并大大改善了因数据混叠而引起的聚类误差。

公开(公告)号：CN103136535A

公开(公告)日：2013-06-05

申请号：CN201110388926.9

申请日：2011-11-29

Applicant: 南京理工大学常熟研究院有限公司

Inventor： 王建宇 ,  康其桔 ,  袁夏

IPC: G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种用于点云简化的K近邻搜索方法，将原始数据放大并平移，使之映射到正整数空间；通过移位计算法，求得空间任意一点的Morton码；对Morton码进行从小到大排序；对于某个中心点，从中心点前后各取N×K个点，计算这2×N×K个点到中心点的三维距离，取前K个作为中心点的K近邻。

公开(公告)号：CN103092897A

公开(公告)日：2013-05-08

申请号：CN201110354005.0

申请日：2011-11-08

Applicant: 南京理工大学常熟研究院有限公司

Inventor： 王建宇 ,  康其桔 ,  袁夏

IPC: G06F17/30

Abstract: 本发明公开一种用于点云数据处理的快速K近邻搜索方法，由三维扫描获得点云数据时设定的角分辨率精度确定点云主体部分点的最小间距dmin，取3～4倍dmin值作为中心点前后的搜索距离参数DISC。将角分辨率参数和K近邻搜索挂钩，方便根据不同规模和精度的点云数据调节参数DISC，从而提高方法的适应性。