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申请/专利权人：广东医科大学
摘要：本申请实施例公开了一种基于并行超顺磁聚类算法的神经元峰电位分类方法、装置、存储介质及计算机设备，涉及信号分类领域。本申请采用可并行实现的生成系统状态，使得对算法需求的系统状态数目的运算可同时进行，新状态的产生不需要用概率运算来遍历系统内的所有磁子，而是通过查表来完成，查表的过程也经过了算法上的优化；因此可以极大提高分类过程的运行速度。
主权项：1.一种基于并行超顺磁聚类算法的神经元峰电位分类方法，其特征在于，包括：获取待分类的N个神经元峰电位，并作为N个磁子输入磁子系统；其中，每个神经元峰电位对应一个磁子，N为大于1的整数；计算各个磁子与最近的K个邻居磁子之间的相互作用力，得到第一矩阵；其中，K为小于N-1的整数，所述第一矩阵由于N行K列的元素组成，每个元素为一个相互作用力；将所述第一矩阵中各个元素按照从小到大的顺序进行排列得到第二矩阵；其中，所述第二矩阵由1行N×K列的元素组成；对所述第二矩阵中的各个元素进行累计求和得到预估矩阵；并行的采用逆变换采样法生成Y个符合波茨曼概率分布的哈密尔顿能量HSi；HSi为系统内所有磁子的相互作用力Jij之和，磁子i和磁子j之间是否绑定以概率来判决，绑定的Jij是不参与HSi的计算，其余的Jij参与HSi的计算；最终计算得出的HSi符合波兹曼概率分布；和磁子之间的距离成反比：即磁子之间的距离越小，绑定的概率就越大；在选择Jij时，直接选择那些距离较大的磁子之间所产生的Jij：即数值较小的Jij；根据这些选择，直接得出磁子i和磁子j总的绑定次数及概率，从而利用概率来进行聚类；并行的在所述预估矩阵中查找与各个哈密尔顿能量最接近的元素；确定所述最接近的元素之前的各个元素的二维索引；筛选出所述第一矩阵对应的索引集合中除确定的二维索引之外的二维索引；将筛选的二维索引对应的磁子对进行绑定；根据Y次绑定结果，统计任意两个磁子之间的概率值；根据所述概率值对所述N个神经元峰电位进行聚类。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 广东医科大学 基于并行超顺磁聚类算法的神经元峰电位分类方法、装置、存储介质及计算机设备
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