基于强化学习的轨迹划分与聚类模型训练

    公开(公告)号:CN118296416A

    公开(公告)日:2024-07-05

    申请号:CN202310001417.9

    申请日:2023-01-03

    Inventor: 姚斌 王波 郑文立

    Abstract: 本发明提出的基于强化学习的轨迹划分与聚类模型训练方法和平台,通过强化学习算法对给定的轨迹数据集进行划分,使得划分和聚类结果相关联,并能够得到聚类评价的指标较好的子轨迹聚类结果,以更好地揭示轨迹的局部特征的相似性。具体地,具有两个方面的优点:1)能更好地揭示轨迹的局部特征的相似性。本发明进行的是子轨迹聚类,因此具有不会忽略局部特征的特点。2)具有更好地普适性。不需要进行复杂的预处理和制定划分标准,对所采用距离和聚类方法也没有特别的要求,却能得到更好的聚类结果。

    一株薄壁单星藻及其在修复浑浊水体中的应用

    公开(公告)号:CN118995426A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411242230.9

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明公开了一株薄壁单星藻及其在修复浑浊水体中的应用,属于水环境景观修复技术领域。该薄壁单星藻已于2024年8月14日保藏于中国典型培养物保藏中心,保藏编号为CCTCC NO:M20241792,保藏地址为中国·武汉·武汉大学,分类学命名为薄壁单星藻Coelastrella tenuitheca。本发明首次提出利用光驱动自絮凝微藻澄清浑浊水体,既解决了城市浑浊水体的澄清问题,也为水体的生态恢复和可持续管理提供了新思路。本发明不仅为城市水体治理提供了一种全新的生态友好解决方案,也进一步扩展了自絮凝微藻的应用范围,展示了微藻技术在环境保护和可持续发展中的巨大潜力。

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