SJYCYQXT100YM：数据预测与轨迹坐标处理源码分析

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"SJYCYQXT100YM数据预测源码.pdf 是一个开源的、1.0版本的数据预测引擎，由Data_Prediction原创并已获得软著登记，编号为5447819。这个计算引擎专注于快速处理轨迹坐标数据，运用统计学和概率论进行预测评估。其功能包括精度子集数量内融聚团筛选、极速欧拉微分回路计算、融聚团宇宙重心、坐标集切裂重心轨迹跟踪以及极速雷达边缘跟踪。源码中包含了一些关键类和方法，如基于欧氏距离的坐标团切裂算法。" 该数据预测引擎的核心在于利用统计学和概率论对轨迹数据进行预测。首先，它涉及到"精度子集数量内融聚团筛选"，这是一个数据预处理步骤，可能用于将原始数据集划分为多个具有相似特性的子集，以便于后续分析和预测。这种方法可能使用了聚类算法，如K-means或DBSCAN，通过度量不同坐标点之间的距离来形成和优化簇。 "极速欧拉微分回路计算"是另一个关键功能，这可能指的是利用欧拉方法解决微分方程组，以模拟动态轨迹。欧拉方法是一种数值积分方法，常用于求解动力学系统的运动轨迹。在旅行路径计算中，这种技术可以预测物体在特定时间间隔内的位置变化。 "融聚团宇宙重心"是指计算每个聚类的质心，这是聚类算法中常见的操作，用于代表和简化数据集的特性。在本案例中，可能是计算2D或3D坐标集的几何中心，以便更好地理解数据分布和动态。 "坐标集切裂重心轨迹跟踪"涉及到基于某个"scale"距离的坐标团切裂。代码片段中的"Fissile"类展示了如何使用欧几里得距离计算（由"Euclid"类实现）对坐标点进行分组。这个过程可能是为了减少计算复杂性，通过切割大的坐标团成更小的部分，便于管理和处理。 "极速雷达边缘跟踪"可能涉及实时或高效地追踪雷达检测到的目标边界，这对于目标检测、跟踪和避障等应用至关重要。这可能利用了边缘检测算法，如Canny或者Hough变换，结合雷达数据进行动态目标的识别和追踪。这个数据预测引擎是为了解决轨迹数据的高效处理和预测问题而设计的，采用了多种数值计算和数据挖掘技术，包括聚类、轨迹计算和边缘跟踪，以支持各种实际应用场景，如物流路线规划、智能交通系统或移动物体的追踪分析。

数据预测引擎系统 1.0.0 源码

}

return output;

}

public static List<Position3D> getShortestSamplePosition3DGroup(Position3D inputHeart

, Map<Double, List<Position3D>> groups) {

double shortestDistance= 0;

boolean isFirst= true;

double key= 0;

Iterator<Double> iterators= groups.keySet().iterator();

while(iterators.hasNext()) {

double mapKey= iterators.next();

List<Position3D> positions= groups.get(mapKey);

Position3D heart= Euclid.findHeartPosition3D(positions);

double distance= Distance.getDistance3D(inputHeart, heart);

if(true== isFirst) {

isFirst= false;

shortestDistance= distance;

key= mapKey;

}else {

if(shortestDistance> distance) {

shortestDistance= distance;

key= mapKey;

}

return groups.get(key);

}

public static Map<Double, List<Position3D>> getShortestSamplePosition3DGroupsWithScale(Position3D

inputHeart, Map<Double, List<Position3D>> groups, double scale) {

Map<Double, List<Position3D>> output= new HashMap<>();

Iterator<Double> iterators= groups.keySet().iterator();

while(iterators.hasNext()) {

double mapKey= iterators.next();

List<Position3D> positions= groups.get(mapKey);

Position3D heart= Euclid.findHeartPosition3D(positions);

double distance= Distance.getDistance3D(inputHeart, heart);

if(scale> distance) {

output.put(mapKey, positions);

}

return output;

}

***********************************************************

package org.tinos.deta.classification;

import java.util.Iterator;

数据预测引擎系统 1.0.0 源码

import java.util.List;

import java.util.Map;

import org.tinos.deta.basic.RatioMatrix;

//这个函数用于通过概率轭相似度来进行坐标分类

//思想：贝叶斯 ,predictionMatrixResult 函数来自罗瑶光笔记<数据挖掘绿皮书> 任课教授：卡拉森。

//实现：罗瑶光

public class ProbabilityClasification{

public static boolean predictionResult(RatioMatrix input, List<RatioMatrix> groups, double scale)

{

double rightRightMean= 0;

double rightErrorMean= 0;

double errorRightMean= 0;

double errorErrorMean= 0;

//成功集

Iterator<RatioMatrix> iterators= groups.iterator();

while(iterators.hasNext()) {

RatioMatrix ratio= iterators.next();

rightRightMean+= ratio.getRightRightRatio();

rightErrorMean+= ratio.getRightErrorRatio();

errorRightMean+= ratio.getErrorRightRatio();

errorErrorMean+= ratio.getErrorErrorRatio();

}

rightRightMean= rightRightMean/ groups.size();

rightErrorMean= rightErrorMean/ groups.size();

errorRightMean= errorRightMean/ groups.size();

errorErrorMean= errorErrorMean/ groups.size();

//决策轭

double predictionRightRight= input.getRightRightRatio()- rightRightMean;

double predictionRightError= input.getRightErrorRatio()- rightErrorMean;

double predictionErrorRight= input.getErrorRightRatio()- errorRightMean;

double predictionErrorError= input.getErrorErrorRatio()- errorErrorMean;

//迪摩根轭集因为考虑到在质量检测项目中的适用性，进行了乘积修改如下。

if(!(predictionRightRight< 0|| predictionRightError> 0|| predictionErrorRight<

0||predictionErrorError> 0)) {

return true;

}

return true;

}

public static String predictionMatrixResult(RatioMatrix input, Map<String, RatioMatrix> groups

, double scale) {

String groupKey= null;

double shortestDistance= 0;

boolean isFirst= true;

//轭

double esyn= input.getRightRightRatio()+ input.getErrorErrorRatio();

//double esny= input.getErrorRightRatio()+ input.getRightErrorRatio();若使用该行轭误差集合

请自行校正。罗瑶光 20191217

数据预测引擎系统 1.0.0 源码

double yesyn= input.getRightRightRatio()/ esyn;

double nesyn= input.getErrorErrorRatio()/ esyn;

double totalRatio= -yesyn* Math.log(yesyn)- nesyn* Math.log(nesyn);

//本征

double esyy= input.getRightRightRatio()+ input.getRightErrorRatio();

double yesyy= input.getRightRightRatio()/ esyy;

double nesyy= input.getRightErrorRatio()/ esyy;

double meany= -yesyy* Math.log(yesyy)- nesyy* Math.log(nesyy);

double esnn= input.getErrorRightRatio()+ input.getErrorErrorRatio();

double yesnn= input.getErrorRightRatio()/ esnn;

double nesnn= input.getErrorErrorRatio()/ esnn;

double meann=-yesnn* Math.log(yesnn)- nesnn* Math.log(nesnn);

double deta= totalRatio- meany- meann;

Iterator<String> iterator= groups.keySet().iterator();

while(iterator.hasNext()) {

String matrixKey=iterator.next();

RatioMatrix ratioMatrix= groups.get(matrixKey);

//采样

double tesyy= ratioMatrix.getRightRightRatio()+ ratioMatrix.getRightErrorRatio();

double tyesyy= ratioMatrix.getRightRightRatio()/ tesyy;

double tnesyy= ratioMatrix.getRightErrorRatio()/ tesyy;

double tmeany= -tyesyy* Math.log(tyesyy)- tnesyy* Math.log(tnesyy);

double tesnn= ratioMatrix.getErrorRightRatio()+ ratioMatrix.getErrorErrorRatio();

double tyesnn= ratioMatrix.getErrorRightRatio()/ tesnn;

double tnesnn= ratioMatrix.getErrorErrorRatio()/ tesnn;

double tmeann= -tyesnn* Math.log(tyesnn)- tnesnn* Math.log(tnesnn);

double tdeta= totalRatio- tmeany- tmeann;

//取值

if(isFirst) {

isFirst= !isFirst;

shortestDistance= Math.abs(deta- tdeta);

groupKey= matrixKey;

}else {

if(Math.abs(deta- tdeta)< shortestDistance) {

shortestDistance= Math.abs(deta- tdeta);

groupKey= matrixKey;

}

//输出

return groupKey;

}

***********************************************************

package org.tinos.deta.cluster;

import java.util.List;

import org.tinos.deta.basic.Distance;

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罗瑶光19850525

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SJYCYQXT100YM：数据预测与轨迹坐标处理源码分析

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