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摘 要:本发明公开了一种面向卷积神经网络的时空地理动态属性向量化方法及系统,得到研究区域的邻接矩阵,根据邻接矩阵将研究区域抽象为拓扑图,然后对研究区域中各子区域的事件点数据进行统计,再从拓扑图中选取预设的w个中心顶点,并获取预设值k,对于每个中心顶点:按照距离该中心顶点的最短路径从小到大选取k‑1邻域顶点;最后将w组中心顶点与选取出的对应的k‑1领域顶点依次排列,根据V=w×k个顶点的编号从C个TS矩阵中提取相应的列,重新构成C个M×V的矩阵,C个M×V的矩阵组成C×M×V的三维张量T作为最终的数据处理结果。本发明能够对于没有准确地理位置信息的点数据嵌入到张量中,从而为通过深度卷积网络进行学习和预测提供基础。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810584141.0 | 专利名称: | 面向卷积神经网络的时空地理动态属性向量化方法及系统 |
申请日: | 2018-06-08 | 申请/专利权人 | 中国地质大学(武汉) |
专利类型: | 发明 | 地址: | 湖北省武汉市洪山区鲁磨路388号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06F16/29搜分类 网络传输 卷积神经网络搜索 |
公开/公告日: | 2021-07-20 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108920528B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |