公开(公告)号：CN111459997B

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202010183569.1

申请日：2020-03-16

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 钱塘文 ,  徐勇军 ,  吴琳 ,  邵泽志 ,  余泳

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/29 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定，便于找出目标的轨迹规律，以便为相关用户提供准确的轨迹预测或者服务。

公开(公告)号：CN111126563A

公开(公告)日：2020-05-08

申请号：CN201911166620.1

申请日：2019-11-25

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 余泳 ,  唐海娜 ,  王飞 ,  徐勇军 ,  吴琳 ,  孙涛

IPC: G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种基于孪生网络的时空数据的目标识别方法及系统。构建包括两个子网的孪生网络模型，获取训练样本(x1,x2,y)，x1和x2表示包括兴趣点的时空数据，y表示x1和x2是否属于相同目标；将x1和x2分别输入至孪生网络模型的子网，得到特征向量v(x1)和v(x2)，通过距离度量得到特征向量v(x1)和v(x2)间的距离，根据距离与标签y之间的损失反向传播训练孪生网络模型，得到最终网络模型；取最终网络模型的子网作为目标识别模型，将待链接目标的时空数据输入目标识别模型，得到待链接目标的时空数据的待链接向量，将已知目标的时空数据输入目标识别模型，得到已知目标的时空数据的已链接向量，根据待链接向量和已链接向量之间的相似关系，为待链接目标的时空数据链接目标。

公开(公告)号：CN111126563B

公开(公告)日：2023-09-29

申请号：CN201911166620.1

申请日：2019-11-25

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 余泳 ,  唐海娜 ,  王飞 ,  徐勇军 ,  吴琳 ,  孙涛

IPC: G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提出一种基于孪生网络的时空数据的目标识别方法及系统。构建包括两个子网的孪生网络模型，获取训练样本(x1,x2,y)，x1和x2表示包括兴趣点的时空数据，y表示x1和x2是否属于相同目标；将x1和x2分别输入至孪生网络模型的子网，得到特征向量v(x1)和v(x2)，通过距离度量得到特征向量v(x1)和v(x2)间的距离，根据距离与标签y之间的损失反向传播训练孪生网络模型，得到最终网络模型；取最终网络模型的子网作为目标识别模型，将待链接目标的时空数据输入目标识别模型，得到待链接目标的时空数据的待链接向量，将已知目标的时空数据输入目标识别模型，得到已知目标的时空数据的已链接向量，根据待链接向量和已链接向量之间的相似关系，为待链接目标的时空数据链接目标。

公开(公告)号：CN111459997A

公开(公告)日：2020-07-28

申请号：CN202010183569.1

申请日：2020-03-16

Applicant: 中国科学院计算技术研究所

Inventor： 钱塘文 ,  徐勇军 ,  吴琳 ,  邵泽志 ,  余泳

IPC: G06F16/2458 ,  G06F16/29 ,  G06F16/906

Abstract: 本发明实施例提供了一种时空轨迹数据的频繁模式增量挖掘方法和电子设备，该方法用于对船舶或者航空器的时空轨迹数据进行挖掘，该方法先对轨迹点进行聚类形成多个聚类类簇，每个聚类类簇包括聚类中心和聚类范围，每个聚类中心配有一个身份标识，提取经纬度坐标落在相应聚类类簇的聚类范围的轨迹点并将其用该聚类类簇的聚类中心的身份标识表示，得到用聚类中心的身份标识按序排列表示的经映射后的轨迹，对经映射后的轨迹进行频繁模式挖掘，具有抗干扰性强且便于识别目标的重复轨迹的特定，便于找出目标的轨迹规律，以便为相关用户提供准确的轨迹预测或者服务。