[发明专利]一种基于多因素联合学习的航位概率分布预测方法及系统有效
| 申请号： | 201911059793.3 | 申请日： | 2019-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN110889198B | 公开（公告）日： | 2023-05-19 |
| 发明（设计）人： | 郑潇;赵俊保;彭晓东;谢文明;解靖怡 | 申请（专利权）人： | 中国科学院国家空间科学中心 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06N3/0464;G06N3/08;G06F111/04 |
| 代理公司： | 北京方安思达知识产权代理有限公司 11472 | 代理人： | 陈琳琳;张红生 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多因素联合学习的航位概率分布预测方法及系统，所述方法包括：将待预测海域进行网格化表示，将海图区域映射到网格中；建立待预测海域的硬边界特征图、软边界特征图及航行状态特征图；将上述三类特征图输入预先建立的预测网络模型，输出海上目标在待预测海域的航位概率分布预测图。本发明的方法可以将影响航行的各类因素都作为输入特征兼容到模型中，采用特征图堆叠的方式实现因素特征表达，对因素扩展兼容性更强；采用卷积神经网络构建预测模型，提取特征图的深层特征信息，进行航位概率分布图预测；此外，本发明的方法将概率图预测结果与硬边界特征图相乘，确保预测位置在目标可航行区域之内，保证预测结果的合理性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 因素 联合 学习 概率 分布 预测 方法 系统 | ||
【主权项】：
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