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公开(公告)号：CN119416872A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411431286.9
申请日：2024-10-14
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06N5/01 , G06F18/214 , G06F18/243
Abstract: 本发明公开了一种基于学习模型的最短路网距离估算方法，所述方法包括：构建关于路网节点地图的路网分层网格树；基于启发式采样策略与基于地标的样本选择策略，对路网分层网格树的任意一层选取训练样本，以获取样本训练集；根据路网分层网格树构建基于多向量的分层表示向量模型，并根据基于样本训练集训练后的分层表示向量模型，获取路网节点地图中每个路网顶点的嵌入向量；通过计算任意两个路网顶点的嵌入向量的曼哈顿距离，以确定此任意两个路网节点的最短估算距离。解决了现有传统算法在面对海量数据计算效率低的问题。
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