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公开（公告）号CN122964693A | 申请号CN202611028203.0 | 专利类型发明专利 |
状态在审 | 国家或地区CN | 申请人大连海事大学 |
分类号G06F18/2415(2023.01), G06F18/213(2023.01), G06F18/25(2023.01), G06N3/0442(2023.01), G06N5/045(2023.01), G08G3/00(2006.01), G08G3/02(2006.01), G06F123/02(2023.01) | 申请日2026-07-10 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601496739100003 | 源数据页码208 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种面向时间序列特征表征的AFS神经编码方法及系统，属于智能航运与船舶会遇态势识别领域。该方法包括：以本船为参考对象，从AIS、雷达或多源融合感知数据中提取目标船在连续时间窗口内的位置、航速和航向信息，构建船舶会遇态势时序样本；计算相对距离、DCPA、TCPA、相对速度、方位变化率等航海动态指标，形成原始航海动态指标序列；基于训练样本经验分布和指标风险单调关系，将原始指标序列映射为AFS简单概念序列；通过公理化模糊集逻辑构造AFS复杂概念；将AFS简单概念序列输入GRU神经时间编码器学习时序依赖关系，得到固定维度特征表征；根据该表征输出会遇态势类别及AFS语义解释链。本发明兼具时序表征能力与航海语义可解释性。
附图 1