本文選題：動態(tài)導(dǎo)航系統(tǒng) + 語義融合　； 參考：《南京郵電大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：智能交通系統(tǒng)在世界范圍內(nèi)得到迅猛發(fā)展，交通信息作為其基礎(chǔ)與保障也是各國爭相研究的熱點，目前，各種交通信息采集技術(shù)層出不窮，但是，它們對不同交通信息的檢測性能是各不相同的，特別是實時動態(tài)交通信息。為了滿足智能交通系統(tǒng)對交通信息的需求，從多源交通信息中挖掘出更全面、更準(zhǔn)確、更深入的信息，并根據(jù)智能交通系統(tǒng)使用者對交通信息的不同需求，提供個性化的交通信息服務(wù)，，因此需要一種行之有效的智能化交通信息融合技術(shù)。 本文從智能交通系統(tǒng)的典型應(yīng)用場景出發(fā)，分析其對交通信息智能化融合的需求，并在現(xiàn)有融合模型的基礎(chǔ)上提出了一個層次分明、原理清晰、易于實現(xiàn)的交通信息語義融合模型。在此基礎(chǔ)上，本文進(jìn)一步構(gòu)建了動態(tài)導(dǎo)航系統(tǒng)中的語義融合機(jī)制，其中包括：在語義編碼層提出了一種以路網(wǎng)為主體的交通信息語義編碼方法；在語義處理層提出了一種基于可信度的語義邏輯代數(shù)方法，能夠根據(jù)交通信息采集設(shè)備的可信度等級對交通信息進(jìn)行語義融合，該方法提高了交通信息融合的準(zhǔn)確度，同時對其設(shè)置反饋機(jī)制，進(jìn)一步提高了交通信息質(zhì)量；在應(yīng)用服務(wù)層，提出了一種基于模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語義融合機(jī)制，根據(jù)動態(tài)導(dǎo)航系統(tǒng)用戶對交通信息的偏好權(quán)重建立模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并通過權(quán)值學(xué)習(xí)為用戶提供個性化的服務(wù)。文章最后通過仿真分析與動態(tài)導(dǎo)航系統(tǒng)實現(xiàn)表明，本文提出的融合方法提高了交通信息質(zhì)量，為導(dǎo)航系統(tǒng)提供了智能化服務(wù)，從而證明了本文所提出方法的有效性和正確性。
[Abstract]:The intelligent transportation system is developing rapidly in the world, and the traffic information is the base and guarantee of all countries. At present, all kinds of traffic information acquisition technology emerge in endlessly. However, the detection performance of different traffic information is different, especially the real time dynamic traffic information. It needs an effective and intelligent traffic information fusion technology to provide more comprehensive, more accurate and more in-depth information from the multisource traffic information, and to provide personalized traffic information services according to the different needs of the traffic information.
Based on the typical application scene of intelligent transportation system, this paper analyzes its demand for intelligent fusion of traffic information, and puts forward a semantic fusion model with distinct layers, clear principles and easy realization on the basis of the existing fusion model. On this basis, this paper further constructs the semantics of the dynamic navigation system. In the semantic coding layer, a semantic coding method for traffic information is proposed in the semantic coding layer, and a semantic logic algebra based on reliability is proposed in the semantic processing layer, which can be semantically fused according to the reliability level of the traffic information acquisition equipment, and the method is improved. In the application service layer, a semantic fusion mechanism based on fuzzy neural network is proposed to establish a fuzzy neural network based on the preference weight of the traffic information, and the user is proposed by the weight learning for the user. In the end, the simulation analysis and the implementation of the dynamic navigation system show that the fusion method proposed in this paper improves the traffic information quality and provides the intelligent service for the navigation system, which proves the validity and correctness of the proposed method.
【學(xué)位授予單位】：南京郵電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：TP391.1;U495

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本文編號：1938041