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公开(公告)号:CN114139984B
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202111470417.0
申请日:2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/0635 , G08G1/01 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 一种基于流量与事故协同感知的城市交通事故风险预测方法,属于交通事故预警技术领域。本发明针对现有交通事故风险预测中没有深度结合交通流量信息,使用静态图邻接矩阵构建图神经网络预测效果不够好的问题。包括由节点时变特征输入模块获得节点时变特征矩阵;分别由事件动态图神经网络和异常流量动态图神经网络对节点时变特征矩阵进行特征提取,获得事故风险特征和流量风险特征;再由时间依赖模块进行时间依赖信息的捕捉,获得时空混合特征;由协同感知模块对时空混合特征和全局时变特征矩阵进行特征融合,获得事故风险预测值,结合事故风险替换值进行计算,获得损失函数用于模型训练。本发明用于交通事故风险预测。
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公开(公告)号:CN115310430A
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202210974549.5
申请日:2022-08-15
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F40/226 , G06F40/242 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种结合五笔与拼音特征的中文拼写纠错方法,本发明为解决中文文本自动校对技术粒度过于细化,导致下游任务完成较困难,完成时间长的问题,先获取中文字及五笔全码;根据发音易混方式对每个中文字的拼音进行映射;将每个中文字的五笔全码和映射后的拼音进行合并作为每个中文字的标识;获取文本进行预处理,利用Bi‑GRU模型提取文本特征,结合每个标识得到中文字拼音与五笔全码融合的表达方式,并将所述表达方式作为发音与形状的嵌入;计算中文字的字符嵌入和位置嵌入;根据发音与形状的嵌入、字符嵌入和位置嵌入利用BERT‑WWM模型得到纠错目标。属于文本分析技术领域。
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公开(公告)号:CN114139984A
公开(公告)日:2022-03-04
申请号:CN202111470417.0
申请日:2021-12-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于流量与事故协同感知的城市交通事故风险预测方法,属于交通事故预警技术领域。本发明针对现有交通事故风险预测中没有深度结合交通流量信息,使用静态图邻接矩阵构建图神经网络预测效果不够好的问题。包括由节点时变特征输入模块获得节点时变特征矩阵;分别由事件动态图神经网络和异常流量动态图神经网络对节点时变特征矩阵进行特征提取,获得事故风险特征和流量风险特征;再由时间依赖模块进行时间依赖信息的捕捉,获得时空混合特征;由协同感知模块对时空混合特征和全局时变特征矩阵进行特征融合,获得事故风险预测值,结合事故风险替换值进行计算,获得损失函数用于模型训练。本发明用于交通事故风险预测。
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