[发明专利]一种基于孪生神经网络的基站标号轨迹分类方法有效
| 申请号： | 201811414586.0 | 申请日： | 2018-11-26 |
| 公开（公告）号： | CN109685109B | 公开（公告）日： | 2020-10-30 |
| 发明（设计）人： | 吕明琪;曾大建;张浩;陈铁明 | 申请（专利权）人： | 浙江工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州斯可睿专利事务所有限公司 33241 | 代理人： | 王利强 |
| 地址： | 310014 浙江省*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 一种基于孪生神经网络的基站标号轨迹分类方法，包括如下步骤：(1)对智能手机所连接基站的标号发生切换时进行数据采集，形成历史基站标号轨迹数据集；(2)基于word2vec算法将离散的基站标号转化为具有语义的向量；(3)基于孪生神经网络训练基站标号轨迹相似度模型，用以估计任意两条基站标号轨迹的相似度；(4)基于基站标号轨迹相似度模型对基站标号轨迹进行在线分类。该方法可运行在智能手机上，其优势在于：(1)无需使用GPS、WiFi等定位手段，避免了智能手机定位方式的局限性问题；(2)基于深度学习端到端的方式自动发现基站标号轨迹间的关联，解决了现有方法过于依赖领域知识的不足。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 孪生 神经网络 基站 标号 轨迹 分类 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于孪生神经网络的基站标号轨迹分类方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：(1)历史基站标号轨迹数据集采集：首先对用户智能手机所连接基站的标号发生切换时进行数据采集，然后对采集到的数据进行轨迹分割得到大量基站标号轨迹，以形成历史基站标号轨迹数据集；(2)基站标号向量化：基于word2vec算法对历史基站标号轨迹数据集进行分析，在此基础上为其中包含的每个基站标号生成一个具有语义的向量；(3)基站标号轨迹相似度模型训练：基于孪生神经网络训练基站标号轨迹相似度模型，用以估计任意两条基站标号轨迹的相似度；(4)在线基站标号轨迹分类：给定一条新的基站标号轨迹，将其分类为历史基站标号轨迹类型的一种，或认定其为新的基站标号轨迹类型。
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