[发明专利]一种基于深半监督神经网络的轨迹数据挖掘方法在审
| 申请号： | 202010095537.6 | 申请日： | 2020-02-17 |
| 公开（公告）号： | CN111368879A | 公开（公告）日： | 2020-07-03 |
| 发明（设计）人： | 张登银;杨小润;丁飞;张敏 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q50/30;G08G1/01 |
| 代理公司： | 南京纵横知识产权代理有限公司 32224 | 代理人： | 董建林 |
| 地址： | 210023 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了交通数据信息挖掘技术领域的一种基于深半监督神经网络的轨迹数据挖掘方法，旨在解决现有技术中从车辆轨迹数据中挖掘驾驶员的驾驶风格时，由于标记的数据量少、标记数据成本高昂的缘故，使得数据挖掘算法建立的模型鲁棒性偏低的技术问题。所述方法包括如下步骤：对目标车辆轨迹数据进行分段处理；将处理后的目标车辆轨迹数据输入预先训练好的深半监督神经网络，获取目标车辆轨迹数据所对应的驾驶风格，所述深半监督神经网络基于CNN分类器和卷积反卷积自动编码器构建而成。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 监督 神经网络 轨迹 数据 挖掘 方法 | ||
【主权项】：
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