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公开(公告)号:CN118394856A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410529360.4
申请日:2024-04-29
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开一种基于数据关系图的数据湖大规模表聚类方法、存储介质以及电子装置,其技术要点是:利用句嵌入将属性名转换成对应的语义向量,使用基于聚类算法的剪枝方案,减少所述属性相关度和表层次语义相关度的计算次数;基于向量间的余弦距离计算属性相关度和表层次语义相关度;用点表示湖中的表,用边连接领域相关的两个表,从而创建数据关系图;使用基于随机游走的节点嵌入技术学习数据关系图中的节点相关情况,生成描述表语义的向量,对湖中的表进行聚类,并自适应地输出湖中表领域的数量;利用主题模型提取簇内隐藏的领域信息,以实现提升大规模数据湖环境下表领域聚类的精度和速度的技术效果。
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公开(公告)号:CN111551934A
公开(公告)日:2020-08-18
申请号:CN202010375218.0
申请日:2020-05-07
Applicant: 东南大学
IPC: G01S13/90
Abstract: 针对无人机机载合成孔径雷达回波数据中存在严重的运动误差,无法仅利用惯导系统进行高分辨成像的问题,本发明公开了一种用于无人机载SAR成像的运动补偿自聚焦方法与装置。本发明方法中提出一种改进的子孔径相关算法,在获得充足的距离空变信息条件下,比已有的子孔径相关算法具有更高的多普勒调频率估计精度,能够更有效地补偿具有距离空变的运动误差。为了避免局部场景均匀或没有强散射点导致子孔径多普勒调频率估值产生奇异点,本发明采用了随机一致性方法来有效抑制奇异点对成像结果的干扰。本发明通过实测数据的仿真实验证明了所提方法的有效性。
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