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龙图腾网获悉湖南大学申请的专利一种基于模糊聚类的航迹数据清洗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：CN116842315B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202310703567.4，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方法是由王旭东;孙启泰;王宇航;郭宗灏;韩绪;王国旗设计研发完成，并于2023-06-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方式，包括以下步骤：步骤1：获取ADS‑B原始数据；步骤2：数据去重；步骤3：缺失项的删除；步骤4：用模糊聚类实现异常值的检测和分析；步骤5：利用牛顿插值法提取合适间距的数据作为数据清洗的最终结果。本发明能够识别模糊异常值：由于模糊聚类可以将数据点分配到多个模糊群体中，因此它可以更好地识别模糊异常值，即数据点不完全属于任何一个群体的情况；不会将异常值删除或替换，因此不会丢失有用的信息。相反，它们可以通过分配度量来标记异常值，以便在进一步的分析中进行参考，同时可以更好地处理不确定性和复杂性，从而减少偏差的可能。

本发明授权一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方法在权利要求书中公布了：1.一种基于模糊聚类的航迹数据清洗方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取ADS-B原始数据，获取ADS-B原始数据，从飞常准VariFlight全球航班实时跟踪雷达平台获取若干历史航迹的ADS-B数据，每条航迹包含若干点迹Pi，每个点迹包含若干特征信息Qi，其中航迹L，点迹Pi和其中特征项的关系可分别表示为： 其中Pi为航迹中第i个点迹,Qi为点迹Pi中第i个特征信息，读取ADS-B数据中的有效数据，经上述步骤处理后的点迹Pi可表示为： Pi={时间戳，高度，速度，方位角，经度，纬度}； 步骤2：数据去重，为方便之后的异常值查找和分析，需提前将数据进行去重处理； 步骤3：缺失项的删除，为防止出现数据不全的情况，应对含缺失项的数据进行删除处理，先对含有缺失项的数据组进行查找，将查找出来的数据组进行删除，防止其影响其他数据的处理； 步骤4：用模糊聚类实现异常值的检测和分析，异常值处理使用的是密度聚类的方法，具体的实现过程及思路为：假设在一个二维平面中有若干个点，对这些点进行聚类，密度聚类的过程如下：对于每一个点，计算这个点的“局部密度”与“局部距离”这两个变量； 步骤5：利用二维插值法提取合适间距的数据作为数据清洗的最终结果：利用差分表、差商表和就蹲插值公式进行拟合，利用插值使得数据转化为间距相同的点迹，便于进行后续操作；对数据进行线性化处理，取一条线上时间距离相同的点作为后续需要用到的点进行提取。

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