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龙图腾网获悉扬州大学申请的专利一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117033709B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-28发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310815924.6，技术领域涉及：G06F16/901；该发明授权一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法是由周星星;徐逸哲;李文静;冯怡静设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法，包括三个阶段，初始种群的生成阶段，基于流数据和邻居信息产生最大生成树，基于最大生成树通过从最大生成树中选择边的方式，产生初始种群；基于初始种群通过交叉和变异操作产生新的种群，并基于适应度评价标准从新的种群中选择出最优的一代种群；基于适应度从最优一代种群中选择出最优个体，并对它的边和节点进行过滤，获得最终的网络结构。本发明解决了现有空间网络结构提取技术中存在的交互作用强的邻近节点被划分到不同的区域、交互作用弱的邻近节点被合并到同一个区域、交互作用强但不邻近的节点之间的关系被过滤等，使得提取出的空间网络结构不能完全反映实际网络中的情况的问题。

本发明授权一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法在权利要求书中公布了：1.一种面向空间流数据的空间多层次结构提取方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：初始种群的生成阶段，即基于流数据和邻居信息产生最大生成树MST，并通过从最大生成树中选择边的方式，产生初始种群； 步骤S2：基于初始种群通过交叉和变异操作产生新的种群； 步骤S3：基于适应度评价标准从新的种群中选择出最优的一代种群； 步骤S4：基于适应度评价标准从最优一代种群中选择出最优个体，对最优个体进行可视化，并对最优个体的边和节点进行过滤，从而获得最终网络结构； 步骤S1所述的边是连接两个节点的线段，初始种群的生成阶段包括以下子步骤： 步骤S101：计算任意两个节点之间的流量和强度； 步骤S102：基于流量和强度创建节点之间的流量矩阵和强度矩阵； 步骤S103：基于流量矩阵和强度矩阵，利用Kruskal算法构建出基于流量的和基于强度的最大生成树； 步骤S104：将基于流量或强度的最大生成树MST中边的顺序进行打乱，使得每个节点所连接的边的顺序不同，创建selected_nodes_list和gene_list分别保存被选中来创建个体的节点和边的集合，创建candidate_edges_list用来保存产生个体过程中的候选边； 步骤S105：对最大生成树MST中的边进行遍历，若当前边的两个节点都不在selected_nodes_list中时，将这条边的两个节点添加到selected_nodes_list中，并将这条边添加到gene_list，否则将这条边添加到candidate_edges_list中； 步骤S106：若此时selected_nodes_list还没有包含MST中所有的节点对象，则遍历candidate_edges_list中的边，当一条边的节点有一个不在selected_nodes_list中时，将其添加到selected_nodes_list中，并添加这条边到gene_list，然后将这条边从candidate_edges_list中删除； 步骤S107：执行步骤S106后selected_nodes_list已经包含MST中所有的节点，若gene_list中边的数量还小于|MST|-finalGroupNum+1的值，则从candidate_edges_list中随机选择一定数量的边，使gene_list中边的数量等于|MST|-finalGroupNum+1；|MST|表示最大生成树中包含的边的数量，finalGroupNum表示用户设置的一个阈值，即最终节点组的数量； 通过上述操作即得到一个个体，即将所有的原始节点聚合成包含finalGroupNum个节点组的网络结构，在该网络结构中同一个节点组中节点之间的交互越强越好，不同节点组中的节点之间的交互越弱越好； 步骤S108：将步骤S104-步骤S107重复执行Y次，获得一个包含Y个个体的初始种群； 步骤S101中计算节点和节点之间的流量公式为： ； 式中和均表示和节点之间的流量，表示节点到节点的流量大小，表示节点到节点的流量大小； 计算两个节点之间的强度公式为： 式中均表示和节点之间的强度，N表示数据集中所有的节点，表示节点和节点之间的流量，表示节点和节点之间的流量。

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