[发明专利]一种基于深度学习的轨迹序列聚类方法在审
| 申请号： | 202111298174.7 | 申请日： | 2021-11-01 |
| 公开（公告）号： | CN113988203A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 王超;汪愿愿;罗实;王永恒;傅四维;董子铭 | 申请（专利权）人： | 之江实验室;浙江大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 杭州浙科专利事务所(普通合伙) 33213 | 代理人： | 孙孟辉 |
| 地址： | 311100 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明涉及数据挖掘领域，具体涉及一种基于深度学习的轨迹序列聚类方法，包括以下步骤：步骤1，预训练层：使用序列到序列的自编码器模型，学习轨迹数据的低维特征表示；步骤2，初始聚类层：对预训练层获得的轨迹特征表示执行多次K‑Means聚类算法，并选择最优聚类结果中的聚类中心作为初始的簇中心。步骤3，联合训练优化层：联合轨迹聚类和深度特征提取方法，提出结合序列到序列自编码器模型重构误差和聚类误差的优化损失函数，将轨迹特征表示映射到更加适合聚类的特征空间。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 轨迹 序列 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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