[发明专利]一种基于时间序列的二维封闭图形降维方法

说明书

本发明提供了一种基于时间序列的二维封闭图形降维方法，包括以下步骤：步骤一、选取能够覆盖图形的最小圆中的任意一点作为自旋转中心；步骤二、选取不会被图形旋转所覆盖的观测点；步骤三、设置旋转角速度；步骤四、进行图形旋转，获得相应的降维时间序列；步骤五、根据周期标志，结束观测。本发明可以借助时间序列相似性搜索的相关度量方法和模式搜索方式获得对应的搜索结果，最终能够快速定位图形特征，获得更强的识别能力。

技术领域

本发明属于人工智能算法技术领域，具体涉及一种基于时间序列的二维封闭图形降维方法。

背景技术

从维度上对几何图形进行区分，可分为一维图形，二维图形和N维图形多种形式，一维图形主要是点和线，二维以上图形在坐标的基础上进行划分。二维图形所包含的信息满足人类获取信息的要求，封闭图形所形成的二维实心区域，它不但含有边的信息，还含有边界内的信息。

二维图形降维应用在二维封闭图形的检索和识别。二维封闭图的降维的目标是，将高维的数据通过线性变换投影到低维空间上去，前提条件是，找出最能够代表原始数据的投影方法，以保证降维后的数据不能失真。

图形的降维可以采用主成分方法和投影方法。主成分方法的本质其实就是对角化协方差矩阵，利用基变换寻找另一组正交基，确保为标准正交基的线性组合。主成分方法的作用是进行噪声消除，作用是突出主要特征，可能会改变图形变换后点与点之间的距离，欧氏距离失效。投影方法会忽略二维坐标内点的纵向幅度，适合于密度计算，对于外形图的计算，缺乏相应的作用。

在计算机大规模辅助设计等行业，进行封闭图的相似性匹配具有现实意义。二维封闭图所转化成的时间序列，能够以周期循环的方式进行表示。二维封闭图的降维，最终需要和度量、索引联合，确保降维有效性。但这类降维具有削减维度的作用，因此需要考虑采用循环，逆向和变起点的方式，最终解决降维后带来的复杂度变化的问题。

传统意义上的时间序列的降维方法是在保留主要特征的前提下，把原始数据或者高维数据从更复杂的空间投影或者映射到低维空间的方式，降维的主要作用是用于降低算法的复杂性，这类方法主要用于多元时间序列的降维过程中。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术的不足，提供一种基于时间序列的二维封闭图形降维方法，可以借助时间序列相似性搜索的相关度量方法和搜索方式，能够快速定位图形特征，获得更强的识别能力。

为解决上述技术问题，本发明采用的技术方案是：一种基于时间序列的二维封闭图形降维方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一、设置二维封闭图形的自旋转中心或设置二维封闭图形的观测圆，所述自旋转中心取自能够覆盖二维封闭图形的最小圆中的任意一点，确保图形围绕该点旋转不产生封闭的圆形，所述观测圆为能完全包含二维封闭图形且不与二维封闭图形产生交点的圆。

步骤二、设置二维封闭图形的观测点，所述观测点不被二维封闭图形绕自旋转中心旋转时覆盖。

步骤三、设置二维封闭图形的旋转角速度，所述旋转角速度由二维封闭图形自旋转或由观测点动态变化生成，由A_v＝2ΠW/h计算，其中，A_v代表旋转角速度，单位为rad/s，W代表观测频率，单位为Hz，h代表观测曲线的长度，单位为m。

步骤四、进行二维封闭图形的图形旋转，获得降维时间序列，图形旋转时设置有旋转周期，在旋转周期的末端进行终止设定，在下一次旋转周期开始的位置进行标记，初始标志设定为S，终止标志设定为E；同时建立XOY坐标系，X坐标轴对应旋转的间隔采样点，Y坐标轴对应观测点与二维封闭图形边界的测量距离，O点对应测量起点，通过建立坐标系得到时间序列后可以通过欧氏距离进行度量。

步骤五、根据周期标志，结束观测。

优选地，通过自旋转中心和观测圆来确定观测点并验证观测点的合理性的方法包括以下步骤：