面向CPS的時空數(shù)據(jù)模型
針對智慧城市、移動設(shè)備、工控系統(tǒng)等多個領(lǐng)域的CPS
多源異構(gòu)時空大數(shù)據(jù),提出了多種時序模式挖掘算法和時空
模型構(gòu)建方法,并應(yīng)用在軌跡預(yù)測、交通流預(yù)測、空氣質(zhì)量
預(yù)測、用戶畫像、活動識別、異常行為檢測、網(wǎng)絡(luò)攻擊檢測
等多個任務(wù)中,并為“人機物”融合的數(shù)據(jù)驅(qū)動模型提供理
論與技術(shù)基礎(chǔ)。
浙江工業(yè)大學(xué)
2021-05-06