一种基于推广型K-Means分类决策的动态称重的方法

摘要

本发明公开了一种基于推广型K-Means分类决策的动态称重的方法。包括：步骤1、算法数据初始化，包括，①建立特定长度的数据队列，②获取特定宽度窗口内动态数据求取均值，作为初始中心点，并加入队列；步骤2、窗口依次后移，求取新的平均值并加入队列，若队列已满，则遵循先进先出的原则覆盖已有值；步骤3、队列内数据均值作为新的类中心点，并求队列内数据相似度；步骤4、若数据相似度小于阈值则可锁定数据中心值，否则重复进行步骤2、3。本发明能够有效实时准确地计算出具有幅度波动的动态称重系统中的正确称重重量，准确度高，实时性好，鲁棒性高。

主权项

一种基于推广型K‑Means分类决策的动态称重的方法，其特征在于包括：步骤1、算法数据初始化，包括：1)建立特定长度的数据队列；2)获取特定宽度窗口内动态数据求取均值，作为初始中心点，并加入队列；步骤2、窗口依次扩大，加入新的原始数据，求取新的平均值并加入队列，若队列已满，则遵循先进先出的原则覆盖已有值；步骤3、队列内数据均值作为新的类中心点，并求队列内数据相似度；步骤4、若数据相似度小于阈值则可锁定数据中心值，否则重复进行步骤2、3。