公开(公告)号：CN104298598B

公开(公告)日：2017-07-11

申请号：CN201410544602.3

申请日：2014-10-01

Applicant: 东北大学

Inventor： 吴刚 ,  王国仁 ,  刘洪伟 ,  王永选 ,  张舒 ,  李慧琴 ,  李梁 ,  林克青 ,  江泽源 ,  李洋 ,  刘嘉 ,  马云飞 ,  王显宇 ,  马海龙 ,  孔娜

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种分布式环境下RDFS本体的调试方法，本发明首先运用字典编码技术对RDFS本体数据进行压缩处理，降低了数据的存储空间，同时加快了本体推理及调试的速度；之后实现了基于并行分布式计算框架Spark的RDFS本体推理算法，并将推理后的本体调试信息压缩后，存储在HBase分布式数据库中，为本体调试阶段的调试信息查询做准备；本发明实现了基于Spark框架的分布式增量存储更新算法；为了能在分布式环境下求取蕴含辩解，本发明对以往的方法进行了改进，并实现了两种蕴含辩解求取方法。

公开(公告)号：CN104330089A

公开(公告)日：2015-02-04

申请号：CN201410649530.9

申请日：2014-11-17

Applicant: 东北大学

Inventor： 吴刚 ,  李慧琴 ,  王国仁

IPC: G01C21/30

CPC classification number: G01C21/30

Abstract: 本发明公开了一种利用历史GPS数据进行地图匹配的方法，将历史GPS点记录按车辆ID、记录时间、坐标区域组织成轨迹形式，并将轨迹转换成KML文件；将对应区域的路网数据裁剪出来并转换成KML格式文件；将得到的KML文件叠加在一起，利用标记方法为轨迹中的每一个GPS点标记其所在路段ID，此部分标记数据记为数据集A；只需为其补充方向角信息即可作为训练数据，所得标记数据记为数据集B；将得到的数据集A和第四步得到的数据集B合并作为ELM算法的训练数据集，选定部分与数据集A不相交的历史数据集作为测试数据，用寻参算法寻找ELM参数，直至预测精度最高，此时对应的ELM模型即为该区域内的地图匹配模型。

公开(公告)号：CN104330089B

公开(公告)日：2017-12-29

申请号：CN201410649530.9

申请日：2014-11-17

Applicant: 东北大学

Inventor： 吴刚 ,  李慧琴 ,  王国仁

IPC: G01C21/30

Abstract: 本发明公开了一种利用历史GPS数据进行地图匹配的方法，将历史GPS点记录按车辆ID、记录时间、坐标区域组织成轨迹形式，并将轨迹转换成KML文件；将对应区域的路网数据裁剪出来并转换成KML格式文件；将得到的KML文件叠加在一起，利用标记方法为轨迹中的每一个GPS点标记其所在路段ID，此部分标记数据记为数据集A；只需为其补充方向角信息即可作为训练数据，所得标记数据记为数据集B；将得到的数据集A和第四步得到的数据集B合并作为ELM算法的训练数据集，选定部分与数据集A不相交的历史数据集作为测试数据，用寻参算法寻找ELM参数，直至预测精度最高，此时对应的ELM模型即为该区域内的地图匹配模型。

公开(公告)号：CN104298598A

公开(公告)日：2015-01-21

申请号：CN201410544602.3

申请日：2014-10-01

Applicant: 东北大学

Inventor： 吴刚 ,  王国仁 ,  刘洪伟 ,  王永选 ,  张舒 ,  李慧琴 ,  李梁 ,  林克青 ,  江泽源 ,  李洋 ,  刘嘉 ,  马云飞 ,  王显宇 ,  马海龙 ,  孔娜

IPC: G06F11/36

Abstract: 本发明公开了一种分布式环境下RDFS本体的调试方法，本发明首先运用字典编码技术对RDFS本体数据进行压缩处理，降低了数据的存储空间，同时加快了本体推理及调试的速度；之后实现了基于并行分布式计算框架Spark的RDFS本体推理算法，并将推理后的本体调试信息压缩后，存储在HBase分布式数据库中，为本体调试阶段的调试信息查询做准备；本发明实现了基于Spark框架的分布式增量存储更新算法；为了能在分布式环境下求取蕴含辩解，本发明对以往的方法进行了改进，并实现了两种蕴含辩解求取方法。