[发明专利]一种基于模糊理论的可解释交通认知方法在审
| 申请号： | 202211453961.9 | 申请日： | 2022-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN115796017A | 公开（公告）日： | 2023-03-14 |
| 发明（设计）人： | 安吉尧;钱欣姣;赵谨;刘清钦;陈佳丽 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F18/214;G06F119/02 |
| 代理公司： | 长沙新裕知识产权代理有限公司 43210 | 代理人： | 梁小林 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于模糊理论的可解释交通认知方法，属于人工智能技术领域。交通场景实时交通数据被组织成外部属性特征矩阵、交通认知特征矩阵和邻接矩阵，预处理后的外部属性特征矩阵被送入模糊推理机制中，经过特征演算后输出属性影响特征矩阵，该矩阵和交通认知特征矩阵、邻接矩阵一同输入图卷积神经网络中，之后再输入基于门控循环单元的时间特性捕获网络中，最后输出预测结果并用于属性影响模糊分类和交通认知工作。本发明能够高效的提取交通场景中多条道路之间的时间和空间依赖特性，具有更高的交通数据认知性能和可解释性，解决了深度神经网络的透明度低、可解释性差，以及交通认知过程中对交通场景的外部属性特征考虑不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模糊 理论 可解释 交通 认知 方法 | ||
【主权项】：
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