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申请/专利权人：北京航空航天大学
摘要：本发明涉及一种在风险扰动下的多尺度跨模态数据增强方法及系统，从而为数智驱动的城市群应用提供更全面、更准确的数据基础；多时空尺度的城市群多域跨模态感知数据存在局部缺失、稀疏采样、噪声扰动、规律不明等问题，通过探索风险扰动下的数据增强方法，可对原本离散的人类移动行为数据进行序列化处理，并将样本中的缺失值补全，以保证样本在时间、空间和多尺度上的连续性，提高样本整体的数量和质量。借助数据增强技术，可以引入各种噪声和扰动来模拟现实世界的真实情况，从而提高模型的鲁棒性和泛化性。实现样本从稀疏到连续、质量从缺失到补全、模型从局部到全局、规律从模糊到清晰的过程，以便更好地理解数据内在的属性和关联。
主权项：1.一种风险扰动下的多尺度跨模态数据增强方法，其特征在于：包括基于多时空尺度耦合的数据增强步骤和基于跨模态关联网络的数据代偿步骤，其中：所述基于多时空尺度耦合的数据增强步骤：在风险扰动下，采集城市中人-车-物的移动行为在时间上和空间上的多尺度单模态数据，对所述多尺度单模态数据进行建模，构建时空耦合关系图；所述风险扰动指遇到的突发性、周期性或长期趋势性扰动现象；基于所述时空耦合关系图，利用特征融合网络系统处理时空耦合关系图，生成插补后的数据，形成增强后的单模态数据，多个增强后的单模态数据耦合成跨模态数据；所述的跨模态关联网络的数据代偿步骤：利用特征对齐技术，将所述跨模态数据中的特征维度与尺度进行调整，消除跨模态数据之间的差异，得到特征对齐后的跨模态数据；对所述特征对齐后的跨模态数据采用特征迁移技术得到跨模态数据之间各个单模态数据的特征关联关系；使用图融合的特征构建技术处理跨模态数据之间各个单模态数据的特征关联关系，得到跨模态数据之间的关联性和互补性；最终基于增强跨模态数据之间的关联性和互补性，实现多尺度跨模态数据增强，完成跨模态数据代偿。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京航空航天大学 一种风险扰动下的多尺度跨模态数据增强方法及系统
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