龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：北京理工大学
摘要：本发明涉及多车型连续学习的列车运动状态估计方法，属于计算机与人工智能技术领域。首先通过特征抽取方法确定列车运行数据的基础特征集合，针对每一特征的样本关系构建单层图结构，根据特征关联关系组合单层图为多重图；其次，基于神经气体网络学习多重图的拓扑结构，并使用多车型运行数据对拓扑结构迭代更新；然后，对多重图的层内与层间关系进行数据聚合，并根据多车型知识拓扑结构生成样本的关系编码；最后，通过非线性变换组合基础特征，并与样本的关系编码结合，用于预测列车的运动状态。本发明将单一车型运行数据与多车型知识拓扑相结合，实现在真实运行数据有限的条件下多车型运行数据的连续建模与运动状态估计。
主权项：1.多车型连续学习的列车运动状态估计方法，其特征在于所述方法包括如下步骤：步骤1，列车运行数据预处理，划分数据集，将日志型数据转化为表格型数据，依据列车型号的不同对处理后的列车数据进行标记；步骤2，通过特征抽取方法确定列车运行数据的基础特征集合，针对每一特征的样本关系构建单层图结构，根据特征关联关系组合单层图为多重图，使用样本的向量化表示初始化多重图的嵌入节点；步骤3，基于神经气体网络学习多重图的拓扑结构；步骤4，使用其余车型的运动数据按照步骤2至步骤3迭代更新上述神经气体网络，作为多车型列车数据的知识拓扑结构；步骤5，对多重图的层内与层间关系进行数据聚合，并根据多车型知识拓扑结构生成样本的关系编码；步骤6，通过非线性变换组合基础特征，并与样本的关系编码结合，用于预测列车的运动状态。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京理工大学 多车型连续学习的列车运动状态估计方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号