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第一篇：外文翻译设计一个位于十字路口的智能交通灯控制系统摘要：本文模型使用模糊本体的交通灯控制域，并把它应用到控制孤立十字路口。本文最重要的目的之一是提出一个独立的可重复使用的交通灯控制模块。通过这种方式，增加软件的独立性和为其他的软件开发活动如测试和维护，提供了便利。专家对本体论进行手动的开发和评估。此外，交通数据提取和分类路口使用的人工神经网络的图像处理算法。根据预定义的XML架构，这种信息转化为XML实例映射到适合使用模糊推理引擎的模糊规则的模糊本体。把本系统的性能与其他类似的系统性能进行比较。比较结果显示：在所有的交通条件下，在每个周期中，对每辆车它有低得多的平均延迟时间与其他的控制系统相比。关键词:模糊本体,智能代理,智能交通系统(ITS),交通信号灯控制(TLC),孤立的十字路口,图像处理,人工神经网络1.引言作为城市交通增加的结果,道路网络的能力有限和发展交通工具和方法的技术方面，许多实体，关系，情况和规则已经进入交通灯控制域和转化成为一个知识领域。这个领域的建模知识帮助交通代理和应用有效地管理关于实时条件下的交通。全面知识建模领域的一个最合适的方法是使用本体概念。“本体论是一个正式的、明确的一个共享的概念化的规范。以前的模型是基本的本体建设的基础，为下列建立一个共享的语义丰富的知识域。除了本体作为概念化的形式主义的重要性，它有可能超过所代表的数据。这种能力将提高有关性能的决定和其他非智能系统的功能特点。在近年来，本体论上的研究正成为一个新的热点话题在不同的活动，如人工智能，知识管理，语义网络，电子商务和几个其他应用领域。这些领域之一是智能交通系统。一些努力已制成这个通过展示和使用本体检测交通领域拥塞，管理非城市道路气象事件，驾驶阿德福—索里系统，共享和整合一个智能交通系统。本文的目的是介绍一个红绿灯有效控制孤立交叉口这方面的知识重用的控制本体。这种新的办法适用于智能代理使用知识决策模糊。该系统采用的图像来自安装了监控摄像机拍摄的路口。这些图像处理利用图像处理算法和神经网络的方法，然后发送到一个智能代理。第2节中，我们将简要地解释了在这项工作中运用的技术包括seman-TIC网络技术，智能代理技术和交通的回地面光控制方法。在第3节，新的系统架构是基于分层语义网络架构。第4节介绍交通灯控制的模糊本体的建设。第五节从路口提取的图像信息解释。在第6节，智能系统的运作被完整描述，最后在第7节对所提出的方法进行评估，对结论进行阐述。2.背景本节说明在这项工作中的应用技术包括语义网络技术，特别本体和模糊本体。此外，国家的交通灯控制的艺术方法是简要介绍。2.1.语义网络技术语义网络被定义为当前Wed的延伸，这些网站的信息都给出明确的含义;使电脑与人更好的合作。有几层语义Web的建议源自伯纳斯滞后阶段。在此类别中的所有规则如表1所示。图.4显示输出模式的示意图。本次评选有助于智能系统，以确定下一步的阶段测序。另一种模糊的规则类别涉及估计优化周期时间。这些规则的模糊变量是天气条件，时间，每天平均车辆拥堵情况。出于这个原因，60个模糊规则被定义了。从气象研究所取得气象条件。日期和时间也是在交通专家的知识的基础上以模糊变量形式预先定义的。图5显示日期，时间和周期时间的隶属函数。当天的参数是在日历基础上基于假期和正常的一天与周期时间量的关系预定义的。例如，假期期间的周期时间是较平日少。因此，平日的隶属度比假期多。例如一个阶段选型的模糊规则如下所述：“如果一个路口的类型是四的方式，平均车辆拥堵低，平均行人拥堵是中等，然后相类型是简单的两阶段”。此外，为周期时间估计的模糊规则表示如下：“如果天气条件是晴天，时间是早晨，天是正常的，平均车辆拥堵是低，则周期时间短”。在此类别中的所有规则都列在附录A。在此步骤结束时，应该对交通灯逻辑控制的项目的有效性进行评估。此功能是使用专家的意见。评价过程的主要目的是显示发展的本体和其相关的软件环境的用处。虽然所有的信息，尤其是交通灯控制规则已提取国际标准和科学交通文学，专家的知识优势是他们最后的正确性验证标准。所有模糊规则，包括优化周期时间和相位类型的规则，在这个过程中，准备以调查问卷形式和展现给一些专家包括从德黑兰警察局交通上校和两名来自德黑兰的交通组织工程师。由于德尔菲专家的意见，约有84％的淘汰型规则和优化周期时间的87％被接受。此外，所有交通逻辑控制的元素包括概念，关系，属性和公理都被这些专家进行了评估和验证。我们评估逻辑交通控制是基于理论知识的。在这个过程中进行了两项活动，包括检查的要求和能力的问题，并在目标应用环境测试本体。由于逻辑交通控制已建成的基础上，如指定要求优化循环时间，逐步淘汰型，交通的移动和优化绿灯时间，每个阶段的序列中，第一项活动是最好的结果。逻辑交通控制满足所有的交通