[发明专利]一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统

摘要

本发明公开了一种不确定性概率场属性分布建模方法与系统，该建模方法，包括(一)基于已知的属性边界信息，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间，……，(九)对各个每类属性的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二、三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型等步骤。该发明提出了一种基于已知属性边界信息，构建区域空间不同属性的统一分布概率场，然后再通过统一分布概率场的最大概率来自动化确定属性空间体中复杂属性的空间分布边界，最后通过空间矢量化迭代计算不同属性空间分布的建模方法及系统。

主权项

一种不确定性概率场属性分布建模方法，其特征在于，包括如下步骤：(一)基于已知的属性边界信息Si(i＝1，2，3，…)，针对需要进行属性空间分布建模的整体空间，进行几何空间建模与描述，构建整体场地空间Ω；(二)基于所述属性边界信息Si(i＝1，2，3，…)，提取、统计全部属性类型的每类属性Aj(j＝1，2，3，…)，构建数字化的属性类型特征向量集合{A1，A2，A3，…}；(三)对所述属性边界信息Si(i＝1，2，3，…)进行几何空间建模与描述，构建已知属性空间分布模型{(A1，C1)，(A2，C2)，(A3，C3)，…}；(四)基于所述的属性类型特征向量集合{A1，A2，A3，…}和已知属性空间分布模型{(A1，C1)，(A2，C2)，(A3，C3)，…}，对所述整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)(q∈Ω)所对应的每类属性Aj(j＝1，2，3…)的分布概率进行计算并得出点q(x，y，z)的属性分布概率生成统一属性概率分布场(五)分析、提取整体场地空间Ω中各点q(x，y，z)的属性分布概率中的最大概率所对应的属性类型，生成统一最大概率属性分布模型F，其中(六)基于步骤(五)生成的统一最大概率属性分布模型F，统计场地空间Ω中每类属性Aj(j＝1，2，3…)分布概率最大的点，得到每类属性Aj分布概率最大的分类点集合其中(七)基于所述的分类点集合(替换原来的)，统计场地空间Ω中有两个或两个以上属性类型分布概率同时最大的点，得到多属性最大概率边界点集合(八)基于所述的分类点集合和多属性最大概率边界点集合Qboudary，按属性的类型进行统计，得出所述每类属性Aj所对应的多属性最大概率边界点集合即为每类属性类型Aj的最大概率属性边界点集合(九)对各个每类属性Aj的最大概率属性边界点集合进行矢量化，获得各类属性的二、三维矢量化边界，生成不确定性概率场属性分布模型。