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1. 基于 ε-支持向量回归理论的区域交通信号智能控制

游子毅, 陈世国, 王义

计算机应用 2015, 35 (5): 1361-1366. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.05.1361

摘要（400）

PDF （901KB）（592）

城市交通信号控制是当前智能交通领域的研究热点之一.针对区域交通信号协同控制的实时性和准确性,提出一种基于ε-支持向量回归(SVR)非线性回归理论的智能控制方法(ICSRTS).该方法在无线传感网络结构的基础上结合已有的数据汇聚算法,并采用分簇策略将区域交通控制系统建模成一类集成信息调度与控制的离散切换系统.在离散切换系统中,不仅考虑了数据包传输的网络时延和丢包率,而且观测器利用改进的ε-SVR训练方法实现对多数据源融合的交通信号状态的在线预测并通过控制器进行总体协调控制.运用Lyapunov 函数方法验证了该系统的渐近稳定性及其可调度性. 仿真结果表明,ICSRTS方法相比普通模糊神经网络控制和普通ε-SVR预测算法在交叉口平均延误时间方面具有较好的性能.因此,该方法能实时、有效地对区域交通信号进行协调控制,从而减少了区域内的交通拥堵和能源消耗.

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2. 改进的基于知网的词语相似度算法

王小林王义

计算机应用 2011, 31 (11): 3075-3077. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2011.03075

摘要（1022）

PDF （635KB）（930）

词语相似度计算在文本分类、问答系统、机器翻译、文本聚类等有着广泛的应用。词语相似度计算的研究工作一般都是基于《知网》的义原的层面上，根据义原之间的距离和义原本身的层次深度，进行词语相似度的计算。基于以上研究，提出了一种新的改进的词语相似度算法，首先根据义项中各类义原的个数不同，提出了一种新的变系数义项相似度计算方法；其次从词性的角度，认为词语义项中的不同词性对词语相似度的贡献度不同，剔除不同词性义项之间的组合。实验结果证明，改进的算法结果在原有基础上得到较好的提升，大幅度降低了相似度计算的复杂度，提高了运算效率。