[发明专利]面向时空基准的观测对象体系混合组织模型

说明书

技术领域

本发明属于数据自动关联技术领域，涉及面向时空基准的观测对象体系混合组织模型。

背景技术

在面向军事应用的系统中，为了便于数据的存储、管理，便于信息的检索、提取和分析，满足信息挖掘和情报分析的应用目的，必须按照统一的数据模型和组织框架整合各类各型海量空间信息。传统的数据组织模型一般从数据类型、空间、时间上对数据进行组织。这样的体系可以描述数据的类型和相互之间时空关系，但是无法在数据之间建立基于内容的联系。更重要的是，典型的军事应用普遍较为关注一些特定类型的观测对象(如某军政人物、某战斗部队)，通过统计观测对象在数据中的出现情况来提供一系列的应用。

比如，在军事数据组织模型中，构成数据应用层的观测对象体系模型位于模型层次结构的高层，直接为数据应用服务。因此观测对象体系的构建是军事应用的基础。

发明内容

本发明的目的在于提供面向时空基准的观测对象体系混合组织模型，本发明的有益效果是解决了解决海量数据的自动组织和关联问题。

本发明所采用的技术方案是建立模型的方法如下步骤：

步骤1：建立观测对象体系；搜集需要关注的观测对象，建立观测对象体系，观测对象就是所关注实体或目标；

步骤2：提取观测对象的特征，包括外部特征、边界特征、著名人名特征、音译名符号特征、词性特征；

步骤3：使用统计机器学习方法来识别观测对象，使用GIS算法进行参数估计：

计算出Hij=ΣxP(x)*ΣyPj(y|x)*fi(x,y),]]>其中P(x)是x在训练样本中的经验分布，P_j(y|x)表示观测到的词序列产生标签的概率，f_i(x,y)为不同的特征；

计算其中C为训练样本的大小；

重新计算

Pj+1(y|x)=Πiαij+1fi(x,y)zα(x)j+1---(4)]]>