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公开(公告)号：CN111477002B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202010150433.0
申请日：2020-03-06
Abstract: 本发明涉及一种基于危险度判别的高速公路合流区交通冲突预警系统，包括信息采集模块、信息处理模块及信息发布模块，信息采集模块用于采集并存储高速公路合流区存在交通冲突的车辆的基本交通参数信息并发送给信息处理模块，信息处理模块基于高速公路合流区车辆基本交通参数信息进行运动学建模处理、计算提取交通冲突表征量，并对交通冲突进行危险度评估，信息发布模块用于根据信息处理模块处理得到的危险度评估结果发布不同的交通预警信息。本发明不仅可以方便经过合流区的车主了解合流区的交通冲突发生危险程度，还可以方便交通管理者收集研究合流区的交通冲突发生规律。本发明涉及到的数学计算较为方便、易操作，可靠性高，针对性强。
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公开(公告)号：CN111445695B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202010154941.6
申请日：2020-03-06
Abstract: 本专利公开了一种智能车路系统的运行状况监测方法，所述方法包括：从交叉口、路段、路网等维度建立指标矩阵，得出运行状况指标集。针对指标参数多且量纲不同的特性，采用阈值法进行数值的规范化处理。运用熵权法判断各指标的离散程度，计算指标所占的权重。运用加权总均方根偏差计算法，来衡量指标值之间的计算偏差，反映出测评的精确度。利用熵权‑加权总均方根偏差计算对指标集进行组合赋权。将指标集导入深度强化学习神经网络，利用门控结构进行多层卷积，提取特征值，运用强化学习网络，通过训练最大化目标函数得到最优指标集，进行IVIS运行状况的综合分析。通过上述方案，合理规避了指标绝对集中的可能性，大大提高了指标集的精确性。
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公开(公告)号：CN113312916A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110589745.6
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F40/295 , G06F40/30 , G06F16/35
Abstract: 本发明通过神经网络领域的方法，实现了基于触发词语态学习的金融文本事件抽取方法及装置。方法包括三个步骤：金融领域文本预训练、事件分类和基于触发词语态学习的金融文本事件要素抽取；金融领域文本预训练步骤的实现结合金融知识图谱构建BERT预训练模型，以输入词序列作为模型输入，结合神经网络方法，在已有的金融文本训练集和金融知识图谱数据上进行再训练，得到适合下游事件分类和事件抽取的词表征和实体表征，而后通过词表征做多标签多分类任务得到事件检测结果，最后每一个输入词对应的词表征作为多标签分类任务的表征向量进行计算得到输出结果，从而形成一个能够自动精准抽取金融文本事件的方法。
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公开(公告)号：CN113312464A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110589755.X
申请日：2021-05-28
Applicant: 北京航空航天大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/186 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明通过人工智能领域的方法，实现了一种基于对话状态追踪技术的事件抽取方法。方法整体由事件分类、序列问题生成模型和论元抽取模型三部分组成；事件分类检测输入文本是否是事件，如果文本不包含事件，则输出NULL，否则分类文本所属的事件类型；序列问题生成模型根据事件类型和已经预测的置信度高的论元结果自动生成问题；论元抽取模型将所述序列问题生成模型生成的问题和输入文本作为输入来预测论元位置，然后采用标签对齐机制将预测的论元中置信度高的论元加入训练集中。这一方法通过三部分模型，能对所有参数的预测结果和高置信度结果进行反馈；提取两个任务之间的共同信息和模式，并利用所学习到的语法和语义知识标记；并充分利用论元之间的相关性。
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