公开(公告)号：CN103857059B

公开(公告)日：2018-08-17

申请号：CN201410060607.9

申请日：2014-02-24

Applicant: 上海大学 ,  上海市科技企业联合会

Inventor： 吴悦 ,  张俊健

IPC: H04W74/08

Abstract: 本发明涉及一种IEEE802.11P车载自组网络协议的EDCA机制优化方法。本方法的操作步骤如下：步骤1、统计车辆网络一个周期内某个节点产生的碰撞数和发送的数据帧总数；步骤2、根据一个周期内某个节点产生的碰撞数和发送的数据帧总数计算冲突率；步骤3、在冲突率的基础上，计算出平均冲突率；步骤4、对网络负载高、低进行不同的EDCA机制优化，根据平均冲突率，进行网络负载高、低的判断。本发明的特点在于在网络负载较高时，降低网络的丢包率以及端到端时延，在网络负载较低时，减少不必要延迟接入信道的时间，提高了系统的吞度量。

公开(公告)号：CN106445990B

公开(公告)日：2019-10-11

申请号：CN201610470527.X

申请日：2016-06-25

Applicant: 上海大学 ,  上海市科技企业联合会

Inventor： 刘宗田 ,  张亚军 ,  李强 ,  周文

IPC: G06F16/35

Abstract: 本发明涉及一种事件本体构建方法。本方法主要包括以下几个步骤：(1)获取相关领域的文档，(2)构建CEC语料库，(3)通过学习语料库，从文本中抽取事件以及事件各要素，(4)事件类分类以及非分类关系的抽取，(5)从归纳得到的事件类、事件类要素、事件类关系，抽象得到其形式化的描述语言，(6)实现基于事件本体的事件分类关系推理。本发明克服传统本体难以表示动态知识的缺陷，不仅适合于表示静态知识，而且适合于表示动态知识，降低本体中非分类关系的繁杂性，为计算文本语义提供了有效的支持。

公开(公告)号：CN109033413B

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN201810883232.4

申请日：2018-08-06

Applicant: 上海大学 ,  上海市科技企业联合会

Inventor： 邹祥文 ,  吴悦

IPC: G06F16/33 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的需求文档和服务文档匹配方法。本发明利用需求文档和服务文档结构，通过对文档进行提取，利用段落嵌入将文档转化为向量，通过长短期记忆神经网络对文章进行分割，在分割文本上利用卷积神经网络计算相似度，求得所有分割文档的相似度后计算加权平均值；最终得到需求文档和服务文档的相似度。

公开(公告)号：CN109033413A

公开(公告)日：2018-12-18

申请号：CN201810883232.4

申请日：2018-08-06

Applicant: 上海大学 ,  上海市科技企业联合会

Inventor： 邹祥文 ,  吴悦

IPC: G06F17/30 ,  G06F17/27 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06F17/271 ,  G06N3/049

Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的需求文档和服务文档匹配方法。本发明利用需求文档和服务文档结构，通过对文档进行提取，利用段落嵌入将文档转化为向量，通过长短期记忆神经网络对文章进行分割，在分割文本上利用卷积神经网络计算相似度，求得所有分割文档的相似度后计算加权平均值；最终得到需求文档和服务文档的相似度。