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龙图腾网获悉中国民用航空飞行学院申请的专利一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘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：CN121093299B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-13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：202511648985.3，技术领域涉及：G06F18/26；该发明授权一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘方法是由张魏宁;李宏伟;杜婧涵;艾毅设计研发完成，并于2025-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘方法在说明书摘要公布了：本发明涉及飞行轨迹模式识别技术领域，公开了一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘方法，包括：获取历史的机场终端区空域的飞行轨迹，对所述终端区空域飞行轨迹进行预处理后构造机场终端区的空域描述矩阵T；建立深度自编码模型；优化深度自编码模型，并从空域描述矩阵T中提取正常轨迹集合Y；提取正常轨迹集合Y的空间模式用于支撑空域管理的决策。此方法能够避免异常轨迹对终端空域数据聚类结果的影响，同时避免高维信息影响聚类模型的判别能力，保证了聚类模型的聚类效果。

本发明授权一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘方法在权利要求书中公布了：1.一种考虑异常轨迹的终端区空域交通流空间模式挖掘方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、获取历史的机场终端区空域内的飞行轨迹，对所述机场终端区空域内的飞行轨迹进行预处理后构造机场终端区空域的空域描述矩阵T； S2、建立深度自编码模型，并利用深度自编码模型从空域描述矩阵T中提取正常轨迹集合Y； 所述S2中深度自编码模型具体包括输入层、编码器、解码器和输出层； 所述编码器包括依次连接的第一Dense层、第二Dense层和第三Dense层，所述输入层的输出端连接到第一Dense层的输入端； 所述解码器包括依次连接的第四Dense层、第五Dense层和第六Dense层，所述第四Dense层的输入端接收第三Dense层的输出，所述第五Dense层的输出端连接到第六Dense层的输入端，所述第六Dense层的输出端连接到输出层的输入端； 所述S2中，从空域描述矩阵T中提取正常轨迹集合Y，具体包括如下步骤： 步骤S2‑1、当t≥1时，基于第t‑1个周期的可学习参数向量计算第t个周期的可重建矩阵Rt； 步骤S2‑2、基于第t个周期的可重建矩阵Rt构造第t个周期异常轨迹监测的性能函数，以所述异常轨迹监测的性能函数判断是否该保存可学习参数向量θt和不可重建矩阵Nt，若保存则将不可重建矩阵Nt记为Nopt，θt记为θopt； 步骤S2‑3、基于步骤S2‑2中保存的不可重建矩阵Nopt提取正常轨迹集合Y； S3、利用深度自编码器的编码器配合K‑means算法提取正常轨迹集合Y的机场终端区空域交通流空间模式用于支撑空域管理的决策。

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