-
公开(公告)号:CN115730183A
公开(公告)日:2023-03-03
申请号:CN202211514839.8
申请日:2022-11-29
Applicant: 安徽理工大学
IPC: G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本公开属于人工智能与大数据技术领域,公开一种基于残差矩阵分解算法的偏好信息发掘方法,所述方法通过深度残差网络和矩阵分解两个模块,将学到的输入用户个性化信息的特征通过残差矩阵分解模块进行拟合,获得用户的偏好信息。该基于残差矩阵分解算法的偏好信息发掘方法通过深度残差网络和矩阵分解两个模块,将原始的用户信息和项目信息通过特征向量进行表示,然后用深度残差网络进行训练,这样不仅能学习到较好地特征表示,同时也能使得神经网络能够更好地拟合;将这些学到的特征通过残差矩阵分解模块进行拟合,从而获得用户的偏好信息。
-
公开(公告)号:CN206378893U
公开(公告)日:2017-08-04
申请号:CN201621488825.3
申请日:2016-12-30
Applicant: 安徽理工大学
Abstract: 本实用新型涉及一种基于物联网和大数据的道路状况实时及预测查询系统,包括:车载传感器,路侧传感器,道路区域传感器,通信基站,用户终端设备,大数据分析预测中心,道路管理中心,实时路况分析中心;所述车载传感器与路侧传感器相结合定位汽车位置,检测车流量;所述路侧传感器感知道路环境信息;所述道路区域传感器检测道路所处山体,河流的环境信息;所述实时路况分析中心接收分析基站实时数据;所述大数据分析预测中心完成各路段的交通状况预测,通过互联网发送到道路管理中心和用户终端;所述道路管理中心根据实时路况信息对道路进行管控,根据大数据分析预测中心预测结果进行隐患排查减少安全事故发生,并进行道路实时和预测信息发布;用户通过终端设备查询道路实时状况和预测信息,合理安排出行方案。
-