一种基于对比学习特征降维的轨迹预测方法2025

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117854597 A (43)申请公布日 2024.04.09 (21)申请号 202410052756.4 (22)申请日 2024.01.15 (71)申请人 杭州电子科技大学 地址 310018 浙江省杭州市钱塘区白杨街 道2号大街1158号 (72)发明人 殷昱煜　施雨辰　张新　梁婷婷　 万健　 (51)Int.Cl. G16B 40/00 (2019.01) G06F 18/213 (2023.01) G06F 18/23213 (2023.01) G06F 18/2431 (2023.01) G06F 18/214 (2023.01) G06N 3/08 (2023.01) 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 (54)发明名称 一种基于对比学习特征降维的轨迹预测方 法 (57)摘要 本发明公开了一种基于对比学习特征降维 的轨迹预测方法，该方法首先根据待降维细胞原 始矩阵X ，获取每个细胞的正样本细胞集和负样 本细胞集。其次将待降维细胞原始矩阵X输入到 一个全连接神经网络中，得到细胞的降维特征Y， 在将其分别输入到细胞级成对模块和聚类级对 比模块中，并计算特征的损失。然后根据特征的 损失，对细胞级成对模块和聚类级对比模块的输 出进行优化。最后在优化完成后，使用特征Y进行 轨迹推断，得到预测的轨迹。本发明提高了学习 到的细胞特征的准确度，并使得学习到的细胞特 A 征更利于轨迹推断。