征，計算所述運(yùn)動特征與上 一采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的相應(yīng)運(yùn)動特征的差值，得到所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差 值； 依次對所述采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的每個固有特征，計算所述固有特征與上 一采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的相應(yīng)固有特征的差值，得到所述固有特征對應(yīng)的第二差 值； 根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)表中的所有屬性特征、所有運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值和所有固有特 征對應(yīng)的第二差值，得到所述變化趨勢數(shù)據(jù)表。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)表中的所有屬性 特征、所有運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值和所有固有特征對應(yīng)的第二差值，得到所述變化趨勢 數(shù)據(jù)表包括： 將所有屬性特征保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表； 依次對所述特征數(shù)據(jù)表中的每個運(yùn)動特征，當(dāng)所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值大于0 時，將通過所述運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng) 所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值等于0時，將通過所述運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和0得到的變化 趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng)所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值小于0時，將通過所述 運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和-1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表； 依次對所述特征數(shù)據(jù)表中的每個固有特征，當(dāng)所述固有特征對應(yīng)的第二差值為非0 時，將通過所述固有特征的預(yù)設(shè)編碼和1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng) 所述固有特征對應(yīng)的第二差值等于0時，將所述固有特征作為變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨 勢數(shù)據(jù)表。
4. 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述變化趨勢數(shù)據(jù)表 進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到所述采樣時刻對應(yīng)的第一關(guān)聯(lián)知識包括： 利用所述變化趨勢數(shù)據(jù)表，構(gòu)建頻繁模式樹； 依次針對所述變化趨勢數(shù)據(jù)表中的每個單項，對所述頻繁模式樹進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到 所述單項對應(yīng)的頻繁項集； 去除所述頻繁項集中的不包含屬性特征的無用項和至少包括兩個屬性特征的矛盾項， 得到所述單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集； 根據(jù)所述變化趨勢數(shù)據(jù)表中的所有單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集，得到所述第一關(guān)聯(lián)知 識。
5. 根據(jù)權(quán)利要求1至3中任一項所述的方法，其特征在于，所述對所述固有特征數(shù)據(jù)表 進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到所述采樣時刻對應(yīng)的第二關(guān)聯(lián)知識包括： 利用所述固有特征數(shù)據(jù)表，構(gòu)建頻繁模式樹； 依次針對所述固有特征數(shù)據(jù)表中的每個單項，對所述頻繁模式樹進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到 所述單項對應(yīng)的頻繁項集； 去除所述頻繁項集中的不包含屬性特征的無用項和至少包括兩個屬性特征的矛盾項， 得到所述單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集； 根據(jù)所述固有特征數(shù)據(jù)表中的所有單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集，得到所述第二關(guān)聯(lián)知 識。
6. -種運(yùn)動目標(biāo)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析系統(tǒng)，其特征在于，包括： 特征數(shù)據(jù)表獲取單元，設(shè)置為每隔預(yù)設(shè)的采樣間隔獲取關(guān)于至少兩個運(yùn)動目標(biāo)的特征 數(shù)據(jù)表，所述特征數(shù)據(jù)表中保存有分別對應(yīng)每個運(yùn)動目標(biāo)的運(yùn)動特征、固有特征和屬性特 征； 變化趨勢數(shù)據(jù)表確定單元，設(shè)置為依次對預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的每個采樣時刻，根據(jù)所述采 樣時刻及其上一采樣時刻分別獲取的特征數(shù)據(jù)表，得到變化趨勢數(shù)據(jù)表； 第一關(guān)聯(lián)知識確定單元，設(shè)置為對所述變化趨勢數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到所述 采樣時刻對應(yīng)的第一關(guān)聯(lián)知識； 動態(tài)關(guān)聯(lián)知識確定單元，設(shè)置為整合所述預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所有采樣時刻對應(yīng)的第一關(guān)聯(lián) 知識，得到動態(tài)關(guān)聯(lián)知識； 固有特征數(shù)據(jù)表確定單元，設(shè)置為依次對所述預(yù)設(shè)時間段內(nèi)的每個采樣時刻，將所述 采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的所有固有特征和所有屬性特征保存到固有特征數(shù)據(jù)表； 第二關(guān)聯(lián)知識確定單元，設(shè)置為對所述固有特征數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到所述 采樣時刻對應(yīng)的第二關(guān)聯(lián)知識； 靜態(tài)關(guān)聯(lián)知識確定單元，設(shè)置為整合所述預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所有采樣時刻對應(yīng)的第二關(guān)聯(lián) 知識，得到靜態(tài)關(guān)聯(lián)知識； 關(guān)聯(lián)規(guī)則知識確定單元，設(shè)置為對所述動態(tài)關(guān)聯(lián)知識和所述靜態(tài)關(guān)聯(lián)知識進(jìn)行數(shù)據(jù)融 合，得到關(guān)聯(lián)規(guī)則知識。
7. 根據(jù)權(quán)利要求6所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述變化趨勢數(shù)據(jù)表確定單元包括： 第一差值確定單元，設(shè)置為依次對所述采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的每個運(yùn)動特 征，計算所述運(yùn)動特征與上一采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的相應(yīng)運(yùn)動特征的差值，得到 所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值； 第二差值確定單元，設(shè)置為依次對所述采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的每個固有特 征，計算所述固有特征與上一采樣時刻獲取的特征數(shù)據(jù)表中的相應(yīng)固有特征的差值，得到 所述固有特征對應(yīng)的第二差值； 變化趨勢數(shù)據(jù)表子確定單元，設(shè)置為根據(jù)所述特征數(shù)據(jù)表中的所有屬性特征、所有運(yùn) 動特征對應(yīng)的第一差值和所有固有特征對應(yīng)的第二差值，得到所述變化趨勢數(shù)據(jù)表。
8. 根據(jù)權(quán)利要求7所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述變化趨勢數(shù)據(jù)表子確定單元具體設(shè) 置為： 將所有屬性特征保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表； 依次對所述特征數(shù)據(jù)表中的每個運(yùn)動特征，當(dāng)所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值大于0 時，將通過所述運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng) 所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值等于0時，將通過所述運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和0得到的變化 趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng)所述運(yùn)動特征對應(yīng)的第一差值小于0時，將通過所述 運(yùn)動特征的預(yù)設(shè)編碼和-1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表； 依次對所述特征數(shù)據(jù)表中的每個固有特征，當(dāng)所述固有特征對應(yīng)的第二差值為非0 時，將通過所述固有特征的預(yù)設(shè)編碼和1得到的變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨勢數(shù)據(jù)表；當(dāng) 所述固有特征對應(yīng)的第二差值等于0時，將所述固有特征作為變化趨勢數(shù)據(jù)保存到變化趨 勢數(shù)據(jù)表。
9. 根據(jù)權(quán)利要求6至8中任一項所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第一關(guān)聯(lián)知識確定單元 具體包括： 第一頻繁模式樹構(gòu)建單元，設(shè)置為利用所述變化趨勢數(shù)據(jù)表，構(gòu)建頻繁模式樹； 第一頻繁項集確定單元，設(shè)置為依次針對所述變化趨勢數(shù)據(jù)表中的每個單項，對所述 頻繁模式樹進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到所述單項對應(yīng)的頻繁項集； 第一優(yōu)化頻繁項集確定單元，設(shè)置為去除所述頻繁項集中的不包含屬性特征的無用項 和至少包括兩個屬性特征的矛盾項，得到所述單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集；并根據(jù)所述變化 趨勢數(shù)據(jù)表中的所有單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集，得到所述第一關(guān)聯(lián)知識。
10. 根據(jù)權(quán)利要求6至8中任一項所述的系統(tǒng)，其特征在于，所述第二關(guān)聯(lián)知識確定單 元包括： 第二頻繁模式樹構(gòu)建單元，設(shè)置為利用所述固有特征數(shù)據(jù)表，構(gòu)建頻繁模式樹； 第二頻繁項集確定單元，設(shè)置為依次針對所述固有特征數(shù)據(jù)表中的每個單項，對所述 頻繁模式樹進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘，得到所述單項對應(yīng)的頻繁項集； 第二優(yōu)化頻繁項集確定單元，設(shè)置為去除所述頻繁項集中的不包含屬性特征的無用項 和至少包括兩個屬性特征的矛盾項，得到所述單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集；并根據(jù)所述固有 特征數(shù)據(jù)表中的所有單項對應(yīng)的優(yōu)化頻繁項集，得到所述第二關(guān)聯(lián)知識。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種運(yùn)動目標(biāo)的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法及系統(tǒng)，方法包括：獲取特征數(shù)據(jù)表；依次對每個采樣時刻，得到對應(yīng)該時刻的變化趨勢數(shù)據(jù)表，并對變化趨勢數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到第一關(guān)聯(lián)知識；整合預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所有采樣時刻對應(yīng)的第一關(guān)聯(lián)知識，得到動態(tài)關(guān)聯(lián)知識；依次對每個采樣時刻，得到對應(yīng)該時刻的固有特征數(shù)據(jù)表，并對固有特征數(shù)據(jù)表進(jìn)行關(guān)聯(lián)規(guī)則分析，得到第二關(guān)聯(lián)知識；整合預(yù)設(shè)時間段內(nèi)所有采樣時刻對應(yīng)的第二關(guān)聯(lián)知識，得到靜態(tài)關(guān)聯(lián)知識；對動態(tài)關(guān)聯(lián)知識和靜態(tài)關(guān)聯(lián)知識進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，得到關(guān)聯(lián)規(guī)則知識。本發(fā)明從根本上解決了目前運(yùn)動目標(biāo)數(shù)據(jù)挖掘過程中對目標(biāo)的運(yùn)動趨勢無法充分體現(xiàn)的問題。
【IPC分類】G06F17-30
【公開號】CN104598566
【申請?zhí)枴緾N201510013161
【發(fā)明人】謝京華
【申請人】四川九洲電器集團(tuán)有限責(zé)任公司
【公開日】2015年5月6日
【申請日】2015年1月9日