(19)国家知识产权局 (12)发明 专利 (10)授权公告 号 (45)授权公告日 (21)申请 号 202111238820.0 (22)申请日 2021.10.25 (65)同一申请的已公布的文献号 申请公布号 CN 113962354 A (43)申请公布日 2022.01.21 (73)专利权人 南华大学 地址 412001 湖南省衡阳市 常胜西路28号 (72)发明人 万亚平　阳小华　曾铁军　刘征海　 毛宇　蒋盼盼　聂明星　王超峰　 周立方　刘志明　 (74)专利代理 机构 北京盛询知识产权代理有限 公司 11901 专利代理师 方亚兵 (51)Int.Cl. G06N 3/00(2006.01)G06N 5/04(2006.01) G06N 20/00(2019.01) (56)对比文件 CN 113359463 A,2021.09.07 US 2015120 627 A1,2015.04.3 0 WO 20210 08833 A1,2021.01.21 CN 109977800 A,2019.07.0 5 樊亚文.多尺度格兰杰因果在行为分析中的 应用. 《南京邮电大 学学报 （自然科 学版） 》 .2020, Chainarong Amornbunc hornve et al..Variable-la g Granger Causal ity for Time Series Analysis. 《2019 IE EE Internati onal Conference o n Data Science and Advanced Analytics(D SAA)》 .2020, 审查员 刘婉莹 (54)发明名称 一种基于活性群体集体运动中因果推断方 法 (57)摘要 本发明公开一种基于活性群体集体运动中 因果推断方法， 包括获取活性群体集体运动的领 导者时间序列及跟随者时间序列； 获取固定时 滞， 基于固定时滞， 获取最佳固定时滞， 基于 领导 者时间序列及跟随者时间序列， 获取对齐时滞序 列； 对固定时滞进行放宽处理， 基于放宽处理结 果， 对最佳固定时滞进行更新； 基于对齐时滞序 列及更新后的最佳固定时滞， 获取最佳对齐时滞 序列； 基于最佳对齐时滞序列对 领导者时间序列 及跟随者时间序列进行扭曲， 对 扭曲结果进行格 兰杰因果推断， 得到活性群体集体运动格兰杰因 果推断结果。 本发明能够有效地推断出活性群体 集体运动中领导者， 进而在海域捕捞作业中释放 机器鱼， 以合适的步伐诱导鱼群进入陷阱， 从而 提高捕捞效率。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 113962354 B 2022.07.12 CN 113962354 B 1.一种基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于， 包括： 获取活性群 体集体运动的领导 者时间序列及跟随者时间序列； 获取固定时滞， 基于所述固定时滞， 获取最佳固定时滞， 基于所述领导者 时间序列及所 述跟随者时间序列， 获取对齐时滞序列； 对所述固定时滞进行放宽处理， 基于放宽处理结 果， 对所述最佳固定时滞进行更新； 基于所述对齐时滞序列及更新后的最佳固定时滞， 获取 最佳对齐时滞序列； 基于所述最佳对齐时滞序列对所述领导者 时间序列及所述跟随者 时间序列进行扭曲， 对扭曲结果进行格兰杰因果推 断， 得到活性群体集体运动格兰杰因果推 断结果， 基于活性 群体集体运动格兰杰因果推 断结果， 获取领导者运动轨迹， 并通过释放机器鱼学习 领导者 运动轨迹， 然后对机器鱼进行对步伐设置， 以实现鱼群捕捞。 2.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 获取活性群 体运动的领导 者时间序列及跟随者时间序列的过程包括： 获取活性群体运动的若干个初始领导者 时间序列及若干个初始跟随者 时间序列， 通过 对初始领导者时间序列及跟随者时间序列分别进 行聚合， 得到领导者时间序列及跟随者时 间序列； 其中初始领导 者时间序列 与初始跟随者时间序列包括， 移动方向， 加速度。 3.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 获取最佳固定时滞的具体步骤 包括： 通过固定时滞对领导者 时间序列进行扭曲， 通过对扭曲后的领导者 时间序列及跟随者 时间序列进行互相关程度分析， 基于互相关程度分析 结果获取最佳固定时滞； 其中， 最佳固定时滞为互相关程度分析 结果中互相关程度最大对应的固定时滞。 4.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 获取对齐时滞序列的过程包括： 通过动态时间规整算法， 将所述领导者时间序列进行归整， 将归整后的领导者时间序 列与所述跟随者时间序列进行对齐， 基于对齐结果， 对所述归整后的领导者时间序列与所 述跟随者时间序列进行时滞计算， 基于时滞计算结果， 获取对齐时滞序列。 5.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 对所述固定时滞进行放宽处 理之前包括： 通过固定时滞对领导者 时间序列进行扭曲， 对扭曲后的领导者 时间序列及跟随者 时间 序列进行相似性度量， 基于相似性度量结果及固定时滞， 构建相关函数， 基于相关函数进 行 数值判定， 得到判定结果； 若判定结果为满足判定条件则对所述固定时滞进行放宽处理， 否则， 不进行放宽处理， 直接基于所述对齐时滞序列及最佳固定时滞， 获取最佳对齐时滞序列。 6.根据权利要求3所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 对所述最佳固定时滞进行 更新的过程包括： 构建放宽系数， 基于放宽系数， 对固定时滞按照互相关程度分析结果的绝对值大小进 行排序， 得到放宽时滞序列， 其中， 放宽时滞序列包括若干个放宽时滞； 选取放宽时滞序列中正数 范围内最小的放宽时滞对最佳固定时滞进行 更新。 7.根据权利要求6所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于：权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113962354 B 2对所述最佳固定时滞进行 更新之前还 包括： 基于放宽时滞序列， 进行放宽时滞判定， 若放宽时滞中的正数数量大于放宽时滞中的 负数数量， 则对最佳固定时滞更新； 否则， 最佳固定时滞不进行更新， 直接基于对齐时滞序列及最佳固定时滞， 获取最佳对 齐时滞序列。 8.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 对扭曲结果进行格兰杰因果推断的过程包括： 基于扭曲结果进行残差方差比较进行格兰杰 因果推断， 得到活性群体集体运动格兰杰 因果推断结果。 9.根据权利要求1所述基于活性群 体集体运动中因果推断方法， 其特 征在于： 对扭曲结果进行格兰杰因果推断之后还 包括： 通过对扭曲结果进行对其相似度计算， 获取跟随者对领导者的跟随亲密程度， 基于跟 随亲密程度对活性群 体集体运动格兰杰因果推断结果进行补充。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113962354 B 3