[发明专利]基于稳健深度自编码器和密度峰值的航迹聚类与异常值识别方法在审
| 申请号： | 202010748808.3 | 申请日： | 2020-07-30 |
| 公开（公告）号： | CN112101405A | 公开（公告）日： | 2020-12-18 |
| 发明（设计）人： | 董欣放;刘继新;徐晨;江灏;杨光 | 申请（专利权）人： | 南京航空航天大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙) 32249 | 代理人： | 秦秋星 |
| 地址： | 210016 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于稳健深度自编码器和密度峰值的航迹聚类与异常值识别方法，包括以下步骤：收集多维航迹样本；通过RDAE对样本进行非线性降维，利用正则化手段约束低维流形难以表示的噪声和异常向量，得到重建的去噪紧密航迹；将上述重建的航迹数据作为CFSFDP的输入样本；使用CFSFDP对战术性航迹进行提取，得到战术性航迹类别中心；通过航迹簇边缘密度参数的阈值设定，识别航迹中的异常模式；通过机场跑道的进场或离场航迹数据，实现战术性航迹聚类与异常航迹识别。本发明能够更准确的挖掘战术性航迹的隐含特征；改进以DBSCAN为核心的基于密度聚类算法在异常值阈值设定的局限性，并通过CFSFDP找到更合理的聚类中心。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 稳健 深度 编码器 密度 峰值 航迹 异常 识别 方法 | ||
【主权项】：
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