俞东进
- 作品数：247 被引量：97H指数：5
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- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信自然科学总论更多>>
- 一种基于NuSMV的服务组合规则路由的正确性验证方法
- 本发明公开了一种基于NuSMV的服务组合规则路由的正确性验证方法。本发明首先对于每一个原子服务，建立表示整个业务流程的组合服务模型六元组。其次为组合服务模型服务六元组定义一个NuSMV验证程序的状态变量，根据组合服务模型...
- 俞东进殷昱煜闫大强刘志清
- 交通执法影像中基于AI技术的闯红灯违法车辆匹配方法
- 本发明公开了一种交通执法影像中基于AI技术的闯红灯违法车辆匹配方法。该方法从连续多张违法影像中按照时间戳依次获取违法影像，先通过定位模块定位得到违法影像中的所有车辆作为候选车辆集合；再针对候选车辆集合中的每一辆候选车辆，...
- 李万清张俊峰李华李枨寿俐鑫刘俊袁友伟俞东进
- 基于分解的权重向量自适应的多目标测试用例排序方法
- 本发明公开了一种基于分解的权重向量自适应的多目标测试用例排序方法，本发明针对传统测试用例排序问题中存在的目标单一，时间成本大，效果不理想等问题，创造性地引入MOEA/D‑VW算法，并以平均分支覆盖率和有效执行时间作为优化...
- 陈信殷嘉铖俞东进范旭麟
- 电动自行车轨迹简化与自适应地图匹配算法
- 2023年
- 近年来,随着全球定位系统(global positioning system,GPS)的大范围应用,越来越多的电动自行车装配了GPS传感器,由此产生的海量轨迹数据是深入了解用户出行规律、为城市规划者提供科学决策支持等诸多应用的重要基础.但是,电动自行车上普遍使用的价格低廉的GPS传感器无法提供高精度的定位,同时,电动自行车轨迹地图匹配过程因以下原因更具有挑战性:(1)存在大量停留点;(2)高采样频率导致相邻轨迹点的距离较短;(3)电动自行车可行驶的路段更多,存在大量无效轨迹.针对上述问题,提出一种可自适应路网精度的电动自行车轨迹地图匹配方法KFTS-AMM.该方法融合基于分段卡尔曼滤波算法的轨迹简化算法(KFTS),和分段隐马尔可夫模型的地图匹配算法(AMM).首先,利用卡尔曼滤波算法可用于最优状态估计的特性,KFTS能够在轨迹简化过程中对轨迹点进行自动修正,使轨迹曲线变得平滑并减少了异常点对于地图匹配准确率的影响.同时,使用基于分段隐马尔可夫模型的地图匹配算法AMM,避免部分无效轨迹对整条轨迹匹配的影响.此外,在轨迹数据的处理过程加入了停留点的识别与合并,进一步提升匹配准确率.在郑州市真实电动自行车轨迹数据的实验结果表明,KFTS-AMM在准确率上相对于已有的对比算法有较大的提升,并可通过使用简化后的轨迹数据显著提升匹配速度.
- 王东京刘继涛俞东进
- 关键词：地图匹配卡尔曼滤波隐马尔可夫模型
- 基于多任务学习的业务流程预测方法、介质及智能终端
- 本发明公开了一种基于多任务学习的业务流程预测方法、介质及智能终端，属于人工智能领域。本发明包括如下步骤：对于事件日志中的流程轨迹，从不同视角对事件日志进行频繁模式挖掘；构建前缀数据集，并针对不同视角前缀，将其与挖掘得到的...
- 孙笑笑韩世聪俞东进赵辰莹
- 基于萤火虫算法和动态优先级的云工作流调度方法
- 本发明公开了一种基于萤火虫算法和动态优先级的云工作流调度方法，该方法在云工作流调度时综合考虑了时间、费用和可靠性三个重要QoS因素。特别地，本发明结合云工作流调度问题的特点，重新定义了萤火虫算法中的位置、距离以及位置更新...
- 俞东进郑宏升张蕾王娇娇
- 文献传递
- 一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法
- 本发明公开了一种基于解耦表征学习与图神经网络的服务推荐方法，以在线应用记录的用户交互日志为数据源，获取用户的完整历史交互序列以及对应类别序列，首先在个性化程度上分别捕获用户长期的稳定兴趣和短期的动态兴趣，然后利用服务类别...
- 王东京万峰俞东进张新邓水光
- 一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法
- 本发明公开了一种基于在线点评数据的商户多视图特征提取及模型构建方法。该方法首先基于在线点评软件的评论、签到与商户业务属性数据，通过构建情感分类神经网络模型挖掘顾客评论的语义信息，并结合顾客评论习惯生成商户语义特征，通过筛...
- 孙笑笑梁平俞东进王欣峰
- 文献传递
- 一种移动边缘环境下工作流卸载优化方法
- 本发明公开了一种移动边缘环境下工作流卸载优化方法，包括以下步骤：步骤S1.构建移动边缘环境下的工作流调度模型；步骤S2.根据拓扑结构寻找基于工作流本地计算量计算关键路径，将关键路径上的节点和剩余节点分别存入关键节点队列和...
- 袁友伟刘恒初李忠金俞东进鄢腊梅胡海洋
- 文献传递
- 一种基于多活跃区域感知网络的下一个兴趣点推荐方法
- 本发明公开了一种基于多活跃区域感知网络的下一个兴趣点推荐方法。该方法充分利用用户行为轨迹在空间上的聚集性，通过分析用户的历史活动轨迹对用户的活跃区域中心进行筛选，并根据距离进行划分、聚合，实现活跃区域内长期稳定的用户偏好...
- 孙笑笑黄博祎蔡政俞东进
