一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置制造方法及图纸

本申请提供一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置。该方法基于目标空间环境中的多源异构数据，构建目标空间环境的数字孪生空间实体；对各数字孪生空间实体的实体数据进行主成分分析，得到各数字孪生空间实体的实体主成分特征向量和相应数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数；基于各数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数，采用层级聚类技术，对各数字孪生空间实体进行聚类，创建不同类别的实体分类体系；各类别的分类体系为具有相同类别的不同数字孪生实体的聚类结果。该方法实现了对多个领域的数字孪生实体进行统一管理和调用。生实体进行统一管理和调用。生实体进行统一管理和调用。

【技术实现步骤摘要】
一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置


[0001]本申请涉及数据处理
，具体而言，涉及一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置。

技术介绍

[0002]地理信息系统技术，通过将地理空间数据与属性数据进行关联，实现对空间实体的分类和管理。对地理实体数据的分类体系、颗粒度分割、描述与表达体系的研究还相对薄弱，没有考虑时空关联特性。分类后的地理实体的标识码需要具有唯一性，且要求是全球唯一的身份识别码，作为数据提取、分析、共享等用途的唯一标识，同时能在一定程度上反应其地理位置和类别属性，地理位置不但要体现其平面位置，还要体现出地下、地面、空中等位置特性，这就导致地理实体的唯一编码实现上面临着较大的困难，导致相关信息难聚合和共享交换困难。
[0003]数字孪生技术是近年来兴起的一种新型技术，它能够将真实世界中的物理实体以数字化形式进行建模，并在数字空间中模拟物理实体的行为和特性。数字孪生技术得到广泛应用，各行业均建立起空间环境不同领域的大量数字孪生实体，这些实体之间存在复杂的关联关系，现有的数字孪生空间实体分类分级及储存方法已经无法满足对实体的精细度需求，如何对这些实体进行有效分类和统一管理成为一个重要问题。数据汇聚难、关联难、计算难等问题成为制约发展的关键性技术瓶颈，为了实现空间环境信息在系统中的存贮、检索、管理、应用分析、集成与共享等功能，必须按照一定的分类原则和方法，将空间环境信息按照内容、性质与管理者的使用要求进行分类与编码，建立唯一标识编码体系。
[0004]然而，现有的技术涉及的数据较少进行实体化，基本是属性挂接，且各个领域的数据比较割裂，没有层级关系网表达实体之间的上下级关系，无法满足不同粒度层次的要求，对多个领域的数字孪生实体缺乏统一的管理和调用。

技术实现思路

[0005]本申请实施例的目的在于提供一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法及装置，用以解决了现有技术存在的上述问题，可以将目标空间环境进行实体化，并按照数字孪生的内涵及其性质，对目标空间环境中的数字孪生空间实体进行分类分级，实现对多个领域的数字孪生实体统一的管理和调用。
[0006]第一方面，提供了一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法，该方法可以包括：基于目标空间环境中的多源异构数据，构建所述目标空间环境的数字孪生空间实体；其中，所述目标空间环境是集陆地、海洋、空中、太空、电磁、网络的全空间域一体，以及包含自然环境、社会人文环境、信息环境的全要素域一体的基础数据资源；所述数字孪生空间实体是描述客观所述目标空间环境中的基本单元，是所述空间环境中的具有一定空间形态、占据连续空间，且时空上与社会、经济、人口、地质、土壤、气象、网络电磁关联的环境信息，并与其他事物普遍联系的空间对象在数字空间的映射；所述数字孪生空间实体的实体
数据包括实体结构数据、实体属性数据和关联关系数据；对各数字孪生空间实体标准化后的实体数据进行主成分分析，得到所述各数字孪生空间实体的实体主成分特征向量和相应数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数；所述目标实体数据包括实体结构数据和实体属性数据；基于所述各数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数，采用层级聚类技术，对所述各数字孪生空间实体进行聚类，创建不同类别的实体分类体系；各类别的分类体系为具有相同类别的不同数字孪生实体的聚类结果。
[0007]在一个可能的实现中，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：针对任一类别的实体分类体系，采用所述实体分类体系对一个支持向量机联合决策模型进行训练，得到相应类别的实体分类模型；所述相应类别的实体分类模型用于验证输入的数字孪生空间实体是否与自身所属类别相同。
[0008]在一个可能的实现中，对各数字孪生空间实体标准化后的实体数据进行主成分分析，得到所述各数字孪生空间实体的实体主成分特征向量和相应数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数，包括：对所述各数字孪生空间实体的标准化后的实体数据进行降维，得到所述各数字孪生空间实体的数据分析矩阵；采用正交变换算法，对所述各数字孪生空间实体的数据分析矩阵进行处理，得到所述各数字孪生空间实体的目标实体数据，所述目标实体数据包括实体结构数据和实体属性数据；针对任一数字孪生空间实体，采用相关系数算法，对所述数字孪生空间实体的目标实体数据进行处理，得到不同目标实体数据间的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵进行特征值分解得到目标特征值对应的特征向量和相应目标实体数据，确定所述数字孪生空间实体的实体主成分特征向量；所述目标特征值为满足预设特征条件的特征值；基于所述不同目标实体数据间的相关系数矩阵，确定所述不同目标实体数据间的相关系数。
[0009]在一个可能的实现中，基于所述各数字孪生空间实体的不同目标实体数据间的相关系数，采用层级聚类技术，对所述各数字孪生空间实体进行聚类，创建不同类别的实体分类体系，包括：针对任一实体结构数据或实体属性数据，基于所述不同目标实体数据间的相关系数，分别检测不同数字孪生空间实体的相同目标实体数据间的相似程度；采用层级聚类技术，将满足预设条件的相似程度对应的数字孪生空间实体归类到二元聚集体中；针对任一实体结构数据或实体属性数据，基于所述不同目标实体数据间的相关系数，分别检测未聚类的数字孪生空间实体的不同目标实体数据间的相似程度，返回执行步骤：采用层级聚类技术，将满足预设条件的相似程度对应的数字孪生空间实体归类到二元聚集体中，直至遍历各聚类的数字孪生空间实体；创建与聚类结果相对应类别的实体分类体系。
[0010]在一个可能的实现中，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：
按照数字孪生空间实体的实体特征数据和相应目标实体数据间的相似程度，对各类别的实体分类体系中的不同二元聚集体配置分类级别；将未知类别的数字孪生空间实体分别输入不同类别的实体分类模型，获取所述数字孪生空间实体的目标类别；基于所述目标类别的实体分类体系，并结合自然裂点法配置不同二元聚集体的分类级别，确定所述目标类别的数字孪生空间实体的分类级别。
[0011]在一个可能的实现中，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：根据所述不同类别的实体分类体系，对所述各数字孪生空间实体进行标识，得到所述各数字孪生空间实体的唯一标识码；其中，所述唯一标识码包括分类码、位置码、时间码和顺序码；基于所述各数字孪生空间实体的唯一标识码和不同类别的实体分类体系,对所述各数字孪生空间实体进行管理。
[0012]在一个可能的实现中，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：以地球表面和球体空间一体化的网格剖分方法，结合地球圈层的划分方式，将所述目标空间环境以连续空间离散为不同层级、不同粒度的网格单元集合，形成网格化的地球空间剖分模型；在经纬方向，对地球空间剖分模型以2
n
进行整数剖分至n=23级，得到所述各数字孪生空间实体对应的经纬方向网格；在高度域方向，对地球空间剖分模型以剖分级数m，将高度域空间分为2
m
‑1层，得到所述各数字孪生空本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种数字孪生空间实体的分类体系创建方法，其特征在于，所述方法包括：基于目标空间环境中的多源异构数据，构建所述目标空间环境的数字孪生空间实体；其中，所述目标空间环境是集陆地、海洋、空中、太空、电磁、网络的全空间域一体，以及包含自然环境、信息环境的全要素域一体的基础数据资源；所述数字孪生空间实体是描述客观所述目标空间环境中的基本单元，是所述空间环境中的具有空间形态、占据连续空间，且时空上与社会、经济、人口、地质、土壤、气象、网络、电磁关联的环境信息，并与其他事物普遍联系的空间对象在数字空间的映射；所述数字孪生空间实体的实体数据包括实体结构数据、实体属性数据和关联关系数据；对各数字孪生空间实体的标准化后的实体数据进行主成分分析，得到所述各数字孪生空间实体的实体主成分特征向量和相应数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数；所述目标实体数据包括实体结构数据和实体属性数据；基于所述各数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数，采用层级聚类技术，对所述各数字孪生空间实体进行聚类，创建不同类别的实体分类体系；各类别的分类体系为具有相同类别的不同数字孪生实体的聚类结果；其中，对各数字孪生空间实体的标准化后的实体数据进行主成分分析，得到所述各数字孪生空间实体的实体主成分特征向量和相应数字孪生空间实体中不同目标实体数据间的相关系数，包括：对所述各数字孪生空间实体的标准化后的实体数据进行降维，得到所述各数字孪生空间实体的数据分析矩阵；采用正交变换算法，对所述各数字孪生空间实体的数据分析矩阵进行处理，得到所述各数字孪生空间实体的目标实体数据，所述目标实体数据包括实体结构数据和实体属性数据；针对任一数字孪生空间实体，采用相关系数算法，对所述数字孪生空间实体的目标实体数据进行处理，得到不同目标实体数据间的相关系数矩阵；基于所述相关系数矩阵进行特征值分解得到目标特征值对应的特征向量和相应目标实体数据，确定所述数字孪生空间实体的实体主成分特征向量；所述目标特征值为满足预设特征条件的特征值；基于所述不同目标实体数据间的相关系数矩阵，确定所述不同目标实体数据间的相关系数。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：针对任一类别的实体分类体系，采用所述实体分类体系对一个支持向量机联合决策模型网络进行训练，得到相应类别的实体分类模型；所述相应类别的实体分类模型用于验证输入的数字孪生空间实体是否与自身所属类别相同。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述各数字孪生空间实体的不同目标实体数据间的相关系数，采用层级聚类技术，对所述各数字孪生空间实体进行聚类，创建不同类别的实体分类体系，包括：针对任一实体结构数据或实体属性数据，基于所述不同目标实体数据间的相关系数，分别检测不同数字孪生空间实体的相同目标实体数据间的相似程度；
采用层级聚类技术，将满足预设条件的相似程度对应的数字孪生空间实体归类到二元聚集体中；针对任一实体结构数据或实体属性数据，基于所述不同目标实体数据间的相关系数，分别检测未聚类的数字孪生空间实体的不同目标实体数据间的相似程度，返回执行步骤：采用层级聚类技术，将满足预设条件的相似程度对应的数字孪生空间实体归类到二元聚集体中，直至遍历各聚类的数字孪生空间实体；创建与聚类结果相对应类别的实体分类体系。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，创建不同类别的实体分类体系之后，所述方法还包括：按照数字孪生空间实体的实体特征数据和相应目标实体数据间的相似程度，对各类别的实体分类体系中的不同二元聚集体配置分类级别；将未知类别的数字孪生空间实体分别输入不同类别的实体分类模型，获取所述数字孪生空间实体的目标类别；基于所述目标类别的实体分类体系，并结合自然裂点法配置不同二元...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨婧，王宇翔，王涛，柏冰，
申请(专利权)人：航天宏图信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：