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公开(公告)号：CN111224984A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010011027.6
申请日：2020-01-06
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘算法的Snort改进方法。该方法包括：入侵检测Snort系统获取网络上的数据P；利用改进后的K-means算法将P与正常行为数据库进行相似性聚类，若相似度小于聚类半径r即判断为正常数据，直接跳过Snort的误用检测过程；反之，则再次与Snort中的异常数据库做对比，计算数据与各异常行为类的相似度，若能聚到异常行为类中，则表明其为异常数据类型，系统发出相应的报警；若仍然不能聚到异常类中，则将其添加至正常数据库，重新更新正常行为数据库。网络上数据有很大部分都是正常数据，异常数据只占有小部分，且改进后的K-means算法聚类准确率高，经过上述方式处理，会大大减少误用检测引擎所处理的数据，从而提高了Snort系统的整体检测准确率和效率。
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公开(公告)号：CN111209489A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010011019.1
申请日：2020-01-06
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明请求保护一种基于差异化资源分配的二部图推荐方法。首先将推荐系统建模成二部图，节点的两个集合分别代表用户集U和项目集O；然后对项目初始资源进行差异化设置，利用评分规范化和最大最小值的方法对初始评分进行修正，在此基础上引用艾宾浩斯遗忘函数来量化用户“兴趣偏移”所带来的影响；其次利用用户评分相似性函数和用户偏好函数对资源分配系数进行差异化设置，使资源流转变得更加合理；最后按照项目所获资源的大小生成推荐列表。本发明在传统二部图推荐方法的基础上进行改进，分别对项目初始资源和资源分配系数进行差异化设置，能够在保证推荐准确率的同时还能提高推荐的多样性。
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公开(公告)号：CN106162724A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201610572862.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 重庆信科设计有限公司
CPC classification number: Y02D70/20 , H04W24/08 , H04W28/0215 , H04W28/0231
Abstract: 本发明公开了一种基于社交网络的D2D设备发现方法。首先，通过基站获取用户的社交信息，比如用户接触次数、连接时间等等，从而得出用户的社交中心值；然后提出了一种基于社交网络的D2D发现方法，根据用户的社交中心值，基站将用户进行社交化的分组；最后基站为不同的组分配不同的能量预算，使得中心值高的用户分配到更高的能量预算用于设备的发现。实施本发明，可以在能量预算有限的情况下，合理的分配能量，从而显著的提高D2D通信的设备发现比率，提升整个系统性能，且方案实施的复杂度也在可控范围之内。
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公开(公告)号：CN108112019A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201810001982.4
申请日：2018-01-02
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护基于蜂窝的窄带物联网与异制式干扰规避方法，包括步骤：获取待部署区域内NB‑IoT以及现网非NB‑IoT基站信息，将基站信息导入电子地图；以NB‑IoT区域为中心，NB‑IoT覆盖区域为半径，将规划区域划分成NB‑IoT区域，缓冲区，非NB‑IoT区域；统计链路计算信息，计算NB‑IoT基站与非NB‑IoT基站的隔离损耗要求；采用合适的传播损耗模型，计算出干扰缓冲区的大小；对干扰缓冲区域进行清频。
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公开(公告)号：CN107153807A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201610120690.3
申请日：2016-03-03
Applicant: 重庆信科设计有限公司
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00228 , G06K9/00268 , G06K9/00288
Abstract: 本发明公开了一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，其步骤如下：S1)读取人脸图像,利用人体肤色聚类特性在YCbCr色彩空间下建立基于肤色的统计模型，从待检测图像中筛选出人脸区域；S2)对人脸区域增强预处理，采用基于L1范数的2DPCA非贪婪特征提取方法获得最佳投影矩阵；S3)在最佳投影矩阵基础上进行人脸识别。本发明针对光照强度、人脸姿态变化较大、人脸存在遮挡造成识别率严重降低，提出了一种二维主成分分析的非贪婪人脸识别方法，通过该方法可以最大程度的优化投影矩阵，从而使目标函数达到最大值，并且识别率较常规的二维主成分分析法方法相比，识别率更高，鲁棒性更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106952227A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710138301.4
申请日：2017-03-09
Applicant: 重庆信科设计有限公司
CPC classification number: G06T3/4084 , G06T3/60
Abstract: 本发明公开了一种航拍序列图像自动排序的方法，突破了传统相位相关法对图片大小一致性的限制，提出了一种基于相位相关法改进的图像序列自动排序算法方案。该方案提出利用对数极坐标的方式来表示两幅待匹配图像的关系，建立了旋转、平移、尺度变换的排序模型，通过最大相关度确定序列头、尾图像，再利用峰值所在坐标确定平移参数，根据给定的准则判断图像左右位置关系，避免了人工干预，也能消除左右平移的混淆问题，能够准确的进行序列图像的排序。本发明克服了传统相位相关法不能完成图像间平移、旋转、缩放复杂关系的自动排序，增强了算法的适用范围，为航拍全景图像拼接奠定了一定的基础，具有很强的实用价值。
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公开(公告)号：CN110046223B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201910191148.0
申请日：2019-03-13
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进型卷积神经网络模型的影评情感分析方法。在输入层和卷积层之间引入权重分布层，可以对文本中重要部分分析，减少噪音，使处理的特征得到提升。利用卷积建立模型，卷积方法是在字词的周围产生局部特征，然后使用局部最大值的方式组合，以创建固定大小的特征。在卷积层中使用的是梯度下降法来计算，可能会出现梯度弥散，引入门控机制降低弥散；其次，在新模型中取消了softmax层，加入支持向量机层；最后，使用条件随机场不仅处理传统模型在第i个标签上的特征函数也处理其前后位置的信息特征函数。本发明在传统卷积神经网络的基础上进行改进，添加了条件随机场层，从而可以提取高级抽象的特征，具有更好的分类能力。
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公开(公告)号：CN108112019B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201810001982.4
申请日：2018-01-02
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
Abstract: 本发明请求保护基于蜂窝的窄带物联网与异制式干扰规避方法，包括步骤：获取待部署区域内NB‑IoT以及现网非NB‑IoT基站信息，将基站信息导入电子地图；以NB‑IoT区域为中心，NB‑IoT覆盖区域为半径，将规划区域划分成NB‑IoT区域，缓冲区，非NB‑IoT区域；统计链路计算信息，计算NB‑IoT基站与非NB‑IoT基站的隔离损耗要求；采用合适的传播损耗模型，计算出干扰缓冲区的大小；对干扰缓冲区域进行清频。
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公开(公告)号：CN111209489B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202010011019.1
申请日：2020-01-06
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC: G06F16/9536 , G06F16/9535
Abstract: 本发明请求保护一种基于差异化资源分配的二部图推荐方法。首先将推荐系统建模成二部图，节点的两个集合分别代表用户集U和项目集O；然后对项目初始资源进行差异化设置，利用评分规范化和最大最小值的方法对初始评分进行修正，在此基础上引用艾宾浩斯遗忘函数来量化用户“兴趣偏移”所带来的影响；其次利用用户评分相似性函数和用户偏好函数对资源分配系数进行差异化设置，使资源流转变得更加合理；最后按照项目所获资源的大小生成推荐列表。本发明在传统二部图推荐方法的基础上进行改进，分别对项目初始资源和资源分配系数进行差异化设置，能够在保证推荐准确率的同时还能提高推荐的多样性。
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