基于尺度自适应核相关滤波的专利数据挖掘方法

针对当前专利数据量庞大且难以分析的问题，基于尺度自适应核相关滤波提出一种专利数据挖掘方法。该方法在传统核相关滤波跟踪方法基础上，引入尺度自适应法进行关键词检索，给出了最佳目标尺度索引的计算方法，建立了专利数据挖掘算法，进而实现对目标关键信息的有效定位和提取，最后，通过仿真实验进行性能评价。和现有方法KFC、K-Means进行对比，结果表明该方法在准确率、召回率和虚警率方面具有较大优势，能够有效保证专利数据挖掘精确度，并且挖掘速度也存在明显优势。