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申请/专利权人：重庆工商大学

摘要：本发明公开了一种地理信息网络中自适应检测划分子区域的方法，步骤包括：根据地理信息网络G构建模型，基于不同节点之间的位置关系和距离进行边权重的规则化，接着利用产生式推理和标签传播的集成算法计算节点的参数值或标签，最后根据节点的隐含参数值或者节点标签参数的相似性，将地理信息网络G划分子区域，并输出图形显示。本发明的有益效果：本方法对边权重的物理模型进行了定义，不需要预先确定子区域数量，根据网络结构能够自适应的检测划分明确的子区域或重叠子区域。

主权项：1.一种地理信息网络中自适应检测划分子区域的方法，其特征在于包括以下步骤：S1，根据地理信息网络G构建模型：定义模型的节点空间θ，为所述地理信息网络G定义隐含参数Υ，所有隐含参数Υ构成隐含参数空间Υ，并建立所述节点空间θ与所述隐含参数空间Υ之间的联系，根据节点位置信息和节点邻接关系计算节点距离D、连边权重ω、节点强度si和所述地理信息网络G的总强度l；S2，所述隐含参数Υ的外层循环迭代计算：定义所述隐含参数Υ的映射函数Fx,y，所述映射函数Fx,y将归一化后的所述隐含参数对映射到[0,1]区间，所述映射函数Fx,y按式1进行计算； 其中βuv为模型组合系数，初始化设置为[0,2]区间内的随机小数；M为伯恩斯坦多项式的阶数，α为1；其中是伯恩斯坦多项式，如式2所示，， S3，置信传播消息的内层循环迭代：将所述隐含参数Υ的概率qix定义为隐含参数值，表示节点i具有隐含参数x的概率分布，所述隐含参数值根据步骤S2得到的映射函数Fx,y值、前一次迭代的置信传播消息Msg以及节点i的强度和节点i的相邻节点的强度计算得到，初始化所述隐含参数Υ的概率qix为[0,1]区间内的随机小数；根据前一次迭代的置信传播消息值Msg和所述隐含参数值，进行所述置信传播消息Msg的迭代更新计算，将前后两次所述置信传播消息变化量和迭代次数作为所述置信传播消息的内层循环迭代的结束条件，当所述置信传播循环迭代结束时，保存当前所述模型组合系数βuv，作为模型参数，用βuv_old表示；S4，根据当前迭代的所述置信传播消息Msg和所述映射函数Fx,y的值，计算一对节点的隐含参数联合概率qijx,y；S5，模型组合系数的内层循环迭代：根据步骤S4得到的隐含参数联合概率qijx,y值和前一次迭代的所述模型组合系数βuv，进行所述模型组合系数βuv的迭代更新计算，将所述模型组合系数的内层循环迭代的迭代精度作为迭代结束条件，并保存迭代循环结束时的所述模型组合系数，作为新的模型参数，用βuv_new表示；S6，计算前后两次外层迭代的模型参数的最大变化量δ，δ＝MAXβuv_new-βuv_old；S7，判断若前后两次外层迭代的模型参数的最大变化量δ大于设定的外层迭代精度ACC_EM并且当前迭代次数小于外层最大迭代次数MAX_EM时，执行步骤S3～S7，进入下一次外层迭代循环；否则算法达到收敛，执行步骤S8；S8，设置标准差阈值σR，计算所有节点隐含参数概率qix的平均值和标准差σ；判断若σ小于阈值σR时，执行步骤S9，否则以节点的所述隐含参数值对节点进行子区域划分，并执行步骤S10；S9，标签传播的迭代循环，并对标签进行数值处理得到节点标签参数，以对节点进行子区域划分；S10，根据节点的所述隐含参数值或者步骤S9得到的所述节点标签参数的相似性，将地理信息网络G划分子区域，并输出图形显示；所述步骤S1具体包括：S11，节点构成的空间定义为θ，且为所述地理信息网络G定义隐含参数Υ，所有隐含参数Υ构成的空间为Υ，且对于任意节点i，其隐含参数Υi通过空间θ×Υ中的泊松过程获得；S12，根据地理信息网络数据，获取所述地理信息网络G中的节点邻接关系；S13，根据节点位置信息计算相邻节点间的距离D；S14，将节点距离规则化得到连边权重ω，其中ρ是权重分布的调整参数；S15，计算节点强度，节点i的强度记作si，其中指节点i的邻接节点集合；S16，根据步骤S15中得到的所有所述节点强度数据，计算地理信息网络G的总强度l，所述步骤S3具体包括：设置所述置信传播循环迭代的最大迭代次数MAX_BP，迭代精度ACC_BP；S31，根据式3计算新的所述隐含参数值， 其中zi为归一化因子，是所有所述隐含参数Υ的概率之和，按照式4计算， 其中即为前一次迭代的所述置信传播消息值Msg_old，初始化置信传播消息Msg为[0,1]区间内的随机小数；S32，根据前一次迭代的所述置信传播消息值Msg_old和所述隐含参数值，根据式5计算新的所述置信传播消息值，记作Msg_new， 其中ωij为节点i和节点j之间的连边权重，其中zi→j为归一化因子，是所有所述置信传播消息Msg的和，按照式6计算， S33，计算前后两次迭代的所述置信传播消息Msg的最大变化量δmsg，同时迭代次数加1，其中δmsg计算式为δmsg＝MAXMsg_new-Msg_old；S34，判断若两次迭代的所述置信传播消息变化量δmsg大于ACC_BP并且当前迭代次数小于MAX_BP时，执行步骤S31～S34进行下一次迭代；否则置信传播达到收敛，执行步骤S35；S35，保存当前迭代使用的所述模型组合系数βuv，即所述模型参数βuv_old；所述步骤S4中，根据式7计算一对节点的隐含参数联合概率qijx,y， 所述步骤S5具体包括：设置模型组合系数的内层循环迭代的迭代精度ACC_BETA，S51，根据当前迭代的模型组合系数βuv_old计算函数Qx,y，计算公式如式8， 其中首次迭代时βuv_old取值为步骤S3中得到的βuv_old；S52，根据步骤S51得到的函数Qx,y值和当前的隐含参数概率分布，按式9计算新的模型组合系数βuv_new， 其中 S53，计算前后两次迭代的所述模型组合系数βuv的最大变化量δβ，δβ＝MAXβuv_new-βuv_pld；S54，判断若所述模型组合系数βuv的最大变化量δβ大于ACC_BETA时，执行步骤S51～S54进行下一次迭代；否则就将当前的模型组合系数βuv_new作为新的所述模型参数，记为βuv_new，并执行步骤S6；所述步骤S9具体包括：S91，初始化标签传播最大迭代次数MAX_LP，初始化所有节点的标签为整数序列1,2,…,n，其中n为输入所述地理信息网络G的节点数量；S92，标签传播迭代开始，初始化节点顺序，统计每个节点的邻接节点的标签和出现的次数；S93，将该节点的标签改为其邻接节点中出现次数最多的标签，如果存在多个标签出现次数一样多，则将该节点的标签随机改为其中一个标签；S94，迭代次数加1；S95，判断当存在某节点的标签与其邻接节点中数量最多的标签不一致，并且迭代次数小于MAX_LP时，执行步骤S92～S95进入下一次迭代，否则执行步骤S96；S96，将节点标签的整数值除以网络节点数n，得到小数，作为用于对节点进行子区域划分的所述节点标签参数，并执行步骤S10。

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