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题名智能公交中基于条件映射的到站时间预测算法
被引量：2
- 1
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作者
陈圣兵
李正茂
王晓峰
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机构
合肥学院计算机科学与技术系网络与智能信息处理重点实验室
中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2012年第11期147-149,152,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(61005010)
合肥学院人才科研基金资助项目(11RC06)
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文摘
针对传统公交车到站时间预测算法精度较低的问题,提出一种利用条件映射进行时间预测的模型。在兼顾拟合度和泛化能力的同时,模型直接将交通信息映射为到站所需时间。采用基于范例的推理技术,给出条件映射预测模型的实现算法,并用实测数据对预测算法进行比较。实验结果表明,在正常时段和高峰期,该算法的预测精度分别为100%和85%,平均误差分别为13 s和30.5 s。
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关键词
智能公交
到站时间
预测算法
条件映射
基于范例的推理
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Keywords
intelligent public transportation
arrival time
prediction algorithm
condition mapping
Case-based Reasoning（CBR）
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分类号
TP312
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于仿射传播的本体学习框架研究
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作者
吕刚
郑诚
王晓峰
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机构
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室
合肥学院网络与智能信息处理重点实验室
中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室
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出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2014年第7期1596-1598,共3页
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基金
国家自然科学基金项目(61005010)资助
安徽省高等学校省级优秀青年人才基金重点项目(2013SQRL074ZD)资助
+1 种基金
安徽省自然科学基金面上项目(1408085MF135)资助
合肥学院科研发展重点基金项目(13KY02ZD)资助
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文摘
为提高本体在海量web中概念学习效果,提出基于仿射传播算法的本体学习框架,框架设计基于文本解析、相似度计算、概念抽取等过程获得概念列表.系统将抽取的语义和结构相似的术语作为数据点,通过算法迭代数据点之间的信息传递,直到生成高质量的样本集合,所有的样本集合组成学习的本体.实验证明,查准率和查全率都有较好的效果,方案具有可行性.
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关键词
本体学习
本体建设
领域概念
仿射传播
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Keywords
ontology learning
ontology construction
domain concepts
affinity propagation
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于样本差异度的SVM训练样本缩减算法
被引量：6
- 3
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作者
陈圣兵
王晓峰
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机构
合肥学院计算机科学与技术系网络与智能信息处理重点实验室
中国科学院合肥智能机械研究所智能计算实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2012年第7期20-22,共3页
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基金
国家自然科学基金(No.61005010)
安徽省高校省级自然基金(No.KJ2012B149)
合肥学院人才科研基金(No.11RC06)
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文摘
为了对大规模训练样本进行缩减,提出了k近邻向量,给出了一种新的样本差异度的计量方法,证明了该差异度关于噪声识别和类边界距离的几个性质。依据此性质提出了一个高效的SVM训练样本缩减算法,算法首先根据样本差异度的性质剔除噪声样本,然后用类间差异度近似表示类边界距离,结合样本相似性,直接从原始样本空间剔除次要的训练样本。仿真结果表明,减样算法可以有效缩减样本,提高训练效率。
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关键词
大规模样本集
减样
去噪
支持向量机
样本差异度
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Keywords
large-scale sample set
samples reduction
de-noising
support vector machine
sample dissimilarity
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分类号
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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