[发明专利]一种地理信息网络中自适应检测划分子区域的方法

权利要求书

1.一种地理信息网络中自适应检测划分子区域的方法，其特征在于包括以下步骤：

S1，根据地理信息网络G构建模型：定义模型的节点空间θ，为所述地理信息网络G定义隐含参数Υ，所有隐含参数Υ构成隐含参数空间Υ，并建立所述节点空间θ与所述隐含参数空间Υ之间的联系，根据节点位置信息和节点邻接关系计算节点距离D、连边权重ω、节点强度s_i和所述地理信息网络G的总强度l；

S2，所述隐含参数Υ的外层循环迭代计算：定义所述隐含参数Υ的映射函数F(x，y)，所述映射函数F(x，y)将归一化后的所述隐含参数对映射到[0，1]区间，所述映射函数F(x，y)按式(1)进行计算；

其中是伯恩斯坦多项式，如式(2)所示，α为1，M为伯恩斯坦多项式的阶数，

其中β_uv为模型组合系数，且β_uv＝β_vu，初始化设置为[0，2]区间内的随机小数；

S3，置信传播消息的内层循环迭代：将所述隐含参数Υ的概率q_i(x)定义为隐含参数值，表示节点i具有隐含参数x的概率分布，所述隐含参数值根据步骤S2得到的映射函数F(x，y)值、前一次迭代的置信传播消息Msg以及节点i的强度和节点i的相邻节点的强度计算得到，初始化所述隐含参数Υ的概率q_i(x)为[0，1]区间内的随机小数；

根据前一次迭代的置信传播消息值Msg和所述隐含参数值，进行所述置信传播消息Msg的迭代更新计算，将前后两次所述置信传播消息变化量和迭代次数作为所述置信传播消息的内层循环迭代的结束条件，当所述置信传播循环迭代结束时，保存当前所述模型组合系数β_uv，作为模型参数，用P_old表示；

S4，根据当前迭代的所述置信传播消息Msg和所述映射函数F(x，y)的值，计算一对节点的隐含参数联合概率q_ij(x，y)；

S5，模型组合系数的内层循环迭代：根据步骤S4得到的隐含参数联合概率q_ij(x，y)值和前一次迭代的所述模型组合系数β_uv，进行所述模型组合系数β_uv的迭代更新计算，将所述模型组合系数的内层循环迭代的迭代精度作为迭代结束条件，并保存迭代循环结束时的所述模型组合系数，作为新的模型参数，用P_new表示；

S6，计算前后两次外层迭代的模型参数的最大变化量δ，δ＝MAX(P_new-P_old)；

S7，判断若前后两次外层迭代的模型参数的最大变化量δ大于设定的外层迭代精度ACC_EM并且当前迭代次数小于外层最大迭代次数MAX_EM时，执行步骤S3～S7，进入下一次外层迭代循环；否则算法达到收敛，执行步骤S8；

S8，设置标准差阈值σ_R，计算所有节点隐含参数概率q_i(x)的平均值和标准差σ；判断若σ小于阈值σ_R时，执行步骤S9，否则以节点的所述隐含参数值对节点进行子区域划分，并执行步骤S10；

S9，标签传播的迭代循环，并对标签进行数值处理得到节点标签参数，以对节点进行子区域划分；

S10，根据节点的所述隐含参数值或者步骤S9得到的所述节点标签参数的相似性，将地理信息网络G划分子区域，并输出图形显示。

2.根据权利要求1所述的一种地理信息网络中自适应检测划分子区域的方法，其特征在于所述步骤S1具体包括：

S11，节点构成的空间定义为θ，且

为所述地理信息网络G定义隐含参数Υ，所有隐含参数Υ构成的空间为Υ，且

对于任意节点i，其隐含参数Υ_i通过空间θ×Υ中的泊松过程获得；

S12，根据地理信息网络数据，获取所述地理信息网络G中的节点邻接关系；

S13，根据节点位置信息计算相邻节点间的距离D；

S14，将节点距离规则化得到连边权重ω，其中ρ是权重分布的调整参数；

S15，计算节点强度，节点i的强度记作s_i，其中指节点i的邻接节点集合；

S16，根据步骤S15中得到的所有所述节点强度数据，计算地理信息网络G的总强度l，