一种基于模式选择与生成的类边界预测方法

本发明提供了一种基于模式选择与生成的类边界预测方法，涉及模式识别与智能信息处理、数据挖掘技术领域。第一步选择和确定需要类边界预测的类数据。第二步基于类数据中邻域几何结构搭建和训练条件扩散模型。第三步基于BEPS估计类数据的边缘模式。第四步，对估计获得的边缘模式和非边缘模式计算边界度值，并根据非边缘模式边界度值确定阈值kx，边缘模式中边界度值小于kx的样本则被认为是active pattern。第五步，将其中样本数量进行统计分析计算边界缺失度，若满足设置的边界缺失度条件则跳转到第七步。第六步，基于active pattern和几何结构生成新数据。当满足边界缺失度条件时，进行第七步预测类边界。