基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统

本发明公开了基于优化聚类和分数阶误差反传网络轮廓提取方法及系统，涉及轮廓提取技术领域，包括：获取采样点，利用采样点生成凸包的边界，根据凸包边界计算凸包内点；根据凸包内点和采样点计算Voronoi图并构建凸多边形，判断Voronoi图是否稳定，不稳定则重新计算凸包至稳定，如稳定则提炼Voronoi点，并以Voronoi点计算Voronoi圆以寻找拐点；将拐点计算得出MinPts，并寻找使用簇点，计算簇点轮廓系数，根据簇点轮廓系数并确定最优簇点；计算最优簇点是否收敛，如不收敛则重新计算凸包，如收敛则计算获得数据序列；并至预先建立的初始化分数阶误差反传模型内训练，输出得到最终光滑对象轮廓。