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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明提供了一种基于Siamese网络的空间数据检索方法、装置、设备及存储介质。包括获取相关空间数据，对空间数据进行预处理，以图数据结构特征存储对应数据所蕴含的空间信息；将空间数据的属性信息存储于图数据中的节点特征中以增强节点的语义特征表示；并将空间数据间的空间关系信息存储于图数据中的边特征中以增强图数据的空间关系特征，使得增强后的空间图数据结构更符合人为进行空间数据检索时的定性思考的思维模式。之后通过构建对应的Siamese网络框架，保证在训练模型时可以用到最少的样本信息以及共享权重，并结合图卷积神经网络的信息传递优势学习空间数据的空间结构。在兼顾空间数据属性特征以及空间关系特征的前提下实现空间数据的检索与查询。
主权项：1.一种基于Siamese网络的空间数据检索方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取待查询空间数据的样例数据或数据库样例数据，并对数据进行预处理；S2：对预处理后的数据构建空间场景图，通过图数据结构特征存储对应空间数据所蕴含的空间信息，将空间数据的属性信息存储于图数据中的节点特征中，并将空间数据间的空间关系信息存储于图数据中的边特征中；S3：使用Siamese网络框架搭建空间场景整体相似性度量训练模型，将空间场景图作为训练模型的输入数据样本，利用两个共享权值的子网络作为训练模型，从而根据子网络的训练得出输入数据样本是否相似或者是否具有相同的分类得分；S4：根据训练模型中成对相似的样本特征建立相应的损失函数，通过损失函数对训练模型进行约束优化，得到训练好的模型；S5：根据训练好的模型构建空间场景整体相似性度量预测模型，将待查询的空间场景数据和数据库空间场景数据输入预测模型，经过训练好的预测模型输出空间场景间的相似度距离，进而查询出最相似的空间场景数据。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 基于Siamese网络的空间数据检索方法、装置、设备及存储介质
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