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公开(公告)号：CN116665453B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310755457.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于二级模糊综合评价的高速公路事故严重程度预测方法，包括：根据高速公路事故数据集确定影响高速公路事故严重程度的因素集，将因素集分类为一级和二级因素集，并进行编码；根据各因素在死亡、受伤、财产损失三类事故中的比值计算评价矩阵；计算不同因素的权重，根据各因素在事故数量中的占比计算各因素权重集；使用因素集以及权重集和评价矩阵，基于模糊集合运算规则，分别计算不同二级因素的评价结果，最终结合不同一级因素之间的权重求二级模糊综合评价最终结果；进而得到高速公路事故严重程度预测结果。本发明充分考虑影响事故因素以及因素之间的模糊关系，可以快速且准确的对高速公路事故严重程度进行预测。
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公开(公告)号：CN114387801B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202111555508.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟围栏的高速公路交通事故智能报警方法和系统。该方法包括：步骤1：利用地图导航软件提供的应用接口绘制多边形区域的虚拟围栏以及初始化桩号信息，所述桩号信息包括：桩号编号、所对应的行进方向、所属级别和判定距离；步骤2：利用微信小程序端获取事故信息，所述事故信息中包括事故上报点坐标；步骤3：根据所述事故上报点坐标计算得到行进方向和所属桩号；步骤4：在显示界面中突出所述所属桩号对应的桩号标识并发出警报声，以提示工作人员向救援人员发送通知信息，并触发自动关闭警报声。本发明能够快速、方便、智能的进行事故上报，并可以节省大量的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114969324A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210394208.0
申请日：2022-04-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。
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公开(公告)号：CN114387801A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111555508.4
申请日：2021-12-17
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于虚拟围栏的高速公路交通事故智能报警方法和系统。该方法包括：步骤1：利用地图导航软件提供的应用接口绘制多边形区域的虚拟围栏以及初始化桩号信息，所述桩号信息包括：桩号编号、所对应的行进方向、所属级别和判定距离；步骤2：利用微信小程序端获取事故信息，所述事故信息中包括事故上报点坐标；步骤3：根据所述事故上报点坐标计算得到行进方向和所属桩号；步骤4：在显示界面中突出所述所属桩号对应的桩号标识并发出警报声，以提示工作人员向救援人员发送通知信息，并触发自动关闭警报声。本发明能够快速、方便、智能的进行事故上报，并可以节省大量的成本。
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公开(公告)号：CN117035305A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310985733.4
申请日：2023-08-07
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开一种面向众包定位场景中基于确定性轨迹的稳定任务分配方法，包括：请求者发布众包定位任务的要求给众包平台；平台将任务广播给所有的候选工人，有意愿工人发送任务请求给平台；平台根据工人的轨迹信息和任务的要求评估工人的参选资格，将满足任务可靠性阈值和时空约束的作为候选人；根据候选人的时间和空间因素计算其稳定值，根据执行任务报酬和奖励计算其成本代价，从稳定值高于平均稳定值的候选人中选择成本代价最低的一组工人参与众包定位任务，若人数不足，从低于平均稳定值中选择稳定值最大的工人加入候选集合；被选中的工人执行任务，并反馈定位结果，平台整合所有工人的定位结果并反馈请求者。本发明提升了任务结果的稳定性。
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公开(公告)号：CN114969324B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210394208.0
申请日：2022-04-15
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。
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公开(公告)号：CN116665453A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310755457.2
申请日：2023-06-25
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于二级模糊综合评价的高速公路事故严重程度预测方法，包括：根据高速公路事故数据集确定影响高速公路事故严重程度的因素集，将因素集分类为一级和二级因素集，并进行编码；根据各因素在死亡、受伤、财产损失三类事故中的比值计算评价矩阵；计算不同因素的权重，根据各因素在事故数量中的占比计算各因素权重集；使用因素集以及权重集和评价矩阵，基于模糊集合运算规则，分别计算不同二级因素的评价结果，最终结合不同一级因素之间的权重求二级模糊综合评价最终结果；进而得到高速公路事故严重程度预测结果。本发明充分考虑影响事故因素以及因素之间的模糊关系，可以快速且准确的对高速公路事故严重程度进行预测。
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