买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

申请/专利权人：杭州茼久网络科技有限公司

摘要：本发明公开了基于大数据的人工智能数据聚合方法，涉及数据聚合技术领域，包括基于数据类型收集数据进行预处理，构建时空索引，进行空间索引并提取时间周期性特征；根据时空索引，分析数据点的概率密度和空间自相关性。本发明所述方法通过空间索引数据能够根据地理位置快速检索，通过提取时间周期性特征，能够识别数据在时间上的变化模式和周期性，结合空间索引和时间特征提取的结果，能够实现更加精准和全面的数据聚合，通过使用核密度估计方法，可以对每个数据点的密度进行精确的估算，有助于识别数据中的密集和稀疏区域，使得在高密度区域和低密度区域能够动态调整聚类参数，提高聚类的灵活性和精确度。

主权项：1.基于大数据的人工智能数据聚合方法，其特征在于：包括，基于数据类型收集数据进行预处理，构建时空索引，进行空间索引并提取时间周期性特征；根据时空索引，分析数据点的概率密度和空间自相关性；通过概率密度和空间自相关性设置自适应聚类参数进行聚类，对聚类后的数据进行时空自适应聚合；定期更新数据并计算新的聚合结果，传输到云端进行存储；所述基于数据类型收集数据进行预处理，包括，基于数据类型收集数据，收集数据类型k中的数据点信息包含空间坐标，以及数据点的数据值包括传感器数据、用户行为数据和环境数据；针对收集到的数据，进行统一处理和分析，计算每个数据类型数据的均值和标准差，将各类型数据进行标准化处理；所述构建时空索引，进行空间索引并提取时间周期性特征，包括，基于标准化后的数据值，构建时空索引，通过四叉树算法进行空间索引，并使用傅里叶变换提取时间周期性特征，表示为： ； ；其中表示四叉树结构，表示第i个数据点，表示数据点i的x坐标，表示数据点i的y坐标，表示第i个数据点的数据值，表示第k类数据在时间t上的特征，表示第n时间第k类数据的数据值，表示第k类数据的总时间点数，表示第k类数据的周期，N表示所有数据点的总数，表示为虚数单位；所述根据时空索引，分析数据点的概率密度函数和空间自相关性，包括，对第i个数据点的数据值使用核函数计算其密度贡献，对所有数据点的密度贡献进行求和并标准化，计算数据点的概率密度函数，表示为： ；其中表示数据点处的密度估计值，c表示数据点的数据总数，h表示核密度估计的带宽参数，K表示高斯核函数，表示第j个数据点的数据值；通过Moran'sI空间自相关系数，测量数据点的空间自相关性，表示为： ；其中I表示空间自相关系数，N表示数据点总数，表示空间相邻矩阵的元素，表示权重矩阵的总和，表示数据点的平均值；所述通过概率密度和空间自相关性设置自适应聚类参数进行聚类，包括，根据数据点处的核密度估计和Moran'sI的结果，初步设置自适应聚类参数，表示为： ； ；其中表示第i个数据点的领域半径，表示数据点处的密度估计值，表示第i个数据点的最小点数；应用AD-DBSCAN算法对数据进行聚类，表示为： ；其中表示第k类数据的聚类结果，表示第k类数据点领域半径集合，表示第k类数据的最小点数集合，表示第k类数据的标准化数据集合；所述对聚类后的数据进行时空自适应聚合，包括，对聚类后的数据进行时空自适应聚合，表示为： ； ； ；其中表示第k类数据类型的聚合结果，第k类数据的数据点总数，表示第k类数据第i个数据点的权重，表示第k类数据第i个数据点的值，表示第k类数据第i个数据点的时间周期特征，表示为数据点i和k之间的距离，表示空间权重的带宽参数；通过经验法则对于空间数据计算带宽参数，表示为： ；其中和分别表示数据点之间的最大和最小距离，v标识数据点数量。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 杭州茼久网络科技有限公司 基于大数据的人工智能数据聚合方法