

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡(jiǎn)介
1、隨著各種定位(如北斗、GPS等)和無(wú)線通訊技術(shù)的發(fā)展,人類獲取了大量移動(dòng)對(duì)象的時(shí)空軌跡數(shù)據(jù),時(shí)空軌跡數(shù)據(jù)挖掘已成為當(dāng)前的研究熱點(diǎn),在智能交通系統(tǒng)、氣候監(jiān)測(cè)、運(yùn)動(dòng)生態(tài)學(xué)等領(lǐng)域具有重要意義。運(yùn)動(dòng)特征是移動(dòng)對(duì)象的運(yùn)動(dòng)參數(shù)如速度、加速度等表現(xiàn)出的可以區(qū)別于其他對(duì)象的征象或標(biāo)志,它是移動(dòng)對(duì)象的重要屬性,能夠反映移動(dòng)對(duì)象的內(nèi)在特點(diǎn)以及外部環(huán)境對(duì)其運(yùn)動(dòng)的影響。軌跡的相似性度量是軌跡數(shù)據(jù)挖掘的核心問題之一,本文研究基于運(yùn)動(dòng)特征的軌跡相似性度量,其可用于
2、相似性查詢及運(yùn)動(dòng)模式發(fā)現(xiàn)等應(yīng)用中。
本文以軌跡的運(yùn)動(dòng)特征為主線,對(duì)軌跡的相似性度量展開深入研究,改進(jìn)并發(fā)展新的基于運(yùn)動(dòng)特征的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于相關(guān)應(yīng)用中,論文主要工作和成果如下:
1,在對(duì)現(xiàn)有運(yùn)動(dòng)參數(shù)和運(yùn)動(dòng)特征總結(jié)與凝煉的基礎(chǔ)上,提出了基于層次運(yùn)動(dòng)特征和分類學(xué)習(xí)的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于移動(dòng)目標(biāo)識(shí)別。該相似性度量分別提取全局和局部運(yùn)動(dòng)特征而構(gòu)成層次運(yùn)動(dòng)特征,全局特征利用高級(jí)的統(tǒng)計(jì)量來(lái)提取,局部特征從分割
3、后的運(yùn)動(dòng)參數(shù)時(shí)間序列中提取,層次運(yùn)動(dòng)特征與分類學(xué)習(xí)方法支持向量機(jī)相結(jié)合構(gòu)建相似性度量。在三個(gè)真實(shí)軌跡數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)表明,該相似性度量區(qū)分力強(qiáng),與已有方法相比顯著提高了移動(dòng)目標(biāo)的識(shí)別精度。
2,提出了基于多重運(yùn)動(dòng)特征的軌跡相似性度量,并將其應(yīng)用于基于多重運(yùn)動(dòng)特征的運(yùn)動(dòng)序列模式發(fā)現(xiàn)。該相似性度量借鑒數(shù)據(jù)立方體的思想,將多重運(yùn)動(dòng)參數(shù)時(shí)間序列進(jìn)行量化和符號(hào)化表示,在多重運(yùn)動(dòng)特征值域空間中計(jì)算兩符號(hào)間的距離,以此作為加權(quán)編輯距離的替換代
4、價(jià),最終以加權(quán)編輯距離作為相似性度量。該相似性度量反映了多重運(yùn)動(dòng)特征的演變趨勢(shì),即運(yùn)動(dòng)序列模式。將該相似性度量與譜聚類方法相結(jié)合進(jìn)行運(yùn)動(dòng)序列模式發(fā)現(xiàn),以大西洋颶風(fēng)數(shù)據(jù)為例,通過氣象文獻(xiàn)中颶風(fēng)的發(fā)生與運(yùn)動(dòng)規(guī)律驗(yàn)證了本方法的有效性,并分析了颶風(fēng)多重運(yùn)動(dòng)特征的序列模式。
3,提出了融合運(yùn)動(dòng)特征的軌跡時(shí)空相似性度量,并將其應(yīng)用于基于運(yùn)動(dòng)特征的軌跡時(shí)空分布模式發(fā)現(xiàn)中。該相似性度量融合了空間距離、時(shí)間距離與運(yùn)動(dòng)特征距離。空間距離利用實(shí)數(shù)序
5、列上的編輯距離(EDR,Edit Distance on RealSequence)來(lái)度量,運(yùn)動(dòng)特征距離利用標(biāo)準(zhǔn)化的加權(quán)編輯距離(NWED,Normalized WeightedEdit Distance)來(lái)度量,時(shí)間距離利用兩軌跡的起點(diǎn)距離、終點(diǎn)距離與軌跡的持續(xù)時(shí)間來(lái)度量,最終,通過加權(quán)平均方式將這三個(gè)距離有效、靈活地結(jié)合成融合運(yùn)動(dòng)特征的軌跡時(shí)空相似性度量。將該相似性度量與譜聚類方法相結(jié)合進(jìn)行基于運(yùn)動(dòng)特征的時(shí)空分布模式發(fā)現(xiàn),通過氣象文
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 特征與相似性度量研究.pdf
- 基于特征融合的視頻相似性度量算法研究.pdf
- 室內(nèi)移動(dòng)對(duì)象軌跡相似性度量與應(yīng)用.pdf
- 基于Hausdorff距離的相似性度量方法研究.pdf
- 時(shí)間序列特征表示及相似性度量方法研究.pdf
- 基于運(yùn)動(dòng)軌跡的相似性分析及異常檢測(cè)技術(shù)研究.pdf
- 線性骨架相似性度量研究.pdf
- 基于相似性度量的圖模式挖掘研究.pdf
- 基于GPS數(shù)據(jù)的用戶軌跡相似性分析.pdf
- 基因表達(dá)數(shù)據(jù)的相似性度量和特征提取研究.pdf
- 產(chǎn)品形狀相似性度量方法研究.pdf
- 計(jì)算機(jī)視覺中特征與相似性度量研究.pdf
- 基于時(shí)空數(shù)據(jù)的移動(dòng)對(duì)象相似性度量方法研究.pdf
- 代碼相似性耦合性度量方法的研究.pdf
- 基于集對(duì)相似性度量的社區(qū)發(fā)現(xiàn)算法研究.pdf
- 基于數(shù)據(jù)相似性的特征選擇算法研究.pdf
- 視頻相似性度量與分段技術(shù)的研究.pdf
- RDF圖的語(yǔ)義相似性度量方法研究.pdf
- Web服務(wù)語(yǔ)義相似性度量方法研究.pdf
- 生物醫(yī)學(xué)信號(hào)的相似性度量研究.pdf
評(píng)論
0/150
提交評(píng)論