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申请/专利权人：西北农林科技大学
摘要：本发明提供了指纹属性差异阈值的量化方法，所述量化方法包括：S1、获取相对偏差数据集，S2、基于所述相对偏差数据集配置在该相对偏差条件下的多种泥沙来源对应的初始数据集；S3、将初始数据集按照多种来源比例进行混合，以得到在该相对偏差条件下的每种来源比例对应的初始虚拟混合物，并进行指纹属性误差波动处理，得到虚拟混合物；S4、基于所述虚拟混合物来评估在该种相对偏差条件下的贡献率平均绝对误差；S5、基于所述S4中得到不同相对偏差条件下的贡献率平均绝对误差拟合得到贡献率平均绝对误差和相对偏差之间相互关系；S6、基于所述相互关系和贡献率平均绝对误差阈值确定指纹属性差异阈值。本发明能提高泥沙来源示踪结果准确性。
主权项：1.一种指纹属性差异阈值的量化方法，其特征在于，所述指纹属性差异阈值用于表征利用指纹因子识别泥沙来源的可靠程度，所述量化方法包括：S1、获取由多个相对偏差组成的相对偏差数据集，所述相对偏差用于表示同种指纹因子在不同泥沙来源中的差异；S2、基于所述S1中获得的相对偏差数据集中每一个相对偏差，配置在该相对偏差条件下的多种泥沙来源对应的初始数据集，该初始数据集包括每种泥沙来源对应的指纹因子属性数据集，所述指纹因子属性数据集为多种指纹因子属性值；S3、将所述S2中在相对偏差条件下得到的初始数据集按照多种不同来源比例进行混合，以得到在该相对偏差条件下的每种来源比例对应的初始虚拟混合物，并将该初始虚拟混合物进行指纹属性误差波动处理，得到在该相对偏差条件下的每种来源比例对应的虚拟混合物；S4、基于所述S3中在相对偏差条件下的所有来源比例对应的虚拟混合物来评估在该种相对偏差条件下的贡献率平均绝对误差；S5、基于所述S4中得到不同相对偏差条件下对应的贡献率平均绝对误差，拟合得到贡献率平均绝对误差和相对偏差之间相互关系；S6、基于所述相互关系和贡献率平均绝对误差阈值确定指纹属性差异阈值。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西北农林科技大学 指纹属性差异阈值的量化方法以及泥沙来源示踪方法
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