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公开(公告)号：CN119129597A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411139788.4
申请日：2024-08-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F40/268
Abstract: 本发明一种大数据中基于生成式跨度的命名实体识别方法，包括：将文本句子输入训练好的命名实体识别模型，输出文本句子中的实体和实体的类别；其中，所述命名实体识别模型包括：特征提取模块、候选跨度生成模块和候选跨度分类模块；所述特征提取模块用于对输入文本句子进行特征提取得到文本句子中每个单词的特征向量；所述候选跨度生成模块用于根据每个单词的特征向量将文本句子中满足预设条件的单词作为跨度种子，并根据跨度种子生成候选跨度实体；所述候选跨度分类模块用于根据预设的模板对候选跨度实体进行分类得到该实体的类别，本发明能够能够同时识别扁平实体和嵌套实体，减少了计算量，提高识别的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN111159903B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201911407257.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明请求保护一种紧凑型多通道多流体热交换装置的设计和制造方法，首先给出了几种三周期极小曲面的函数表达式，采用该算法可以建立热交换装置中的流体通道；然后给出了通道的体积分数控制方法，通过各通道的热量需求，确定函数参数；最后，建立了多通道紧凑型热交换装置的模型，并指出采用选区激光熔化的增材制造工艺，一体化成形该装置。该装置可实现多种流体在紧凑空间中的热交换，内部的三周期极小曲面多孔结构因其优良的拓扑构型，具有消除热应力、提高热交换装置热疲劳寿命的特性，适用于航空航天飞行器、汽车发动机的油液冷却或燃料预热等领域。
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公开(公告)号：CN109586694B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811353719.8
申请日：2018-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H03K5/22
Abstract: 本发明请求保护一种高速低功耗的比较器电路，包括输入管、偏置管(2)、动态锁存电路、重置管、反相器。本发明目的在于提高比较器的速度和降低功耗。创新在于使用NMOS管(M1,M2)作为输入将两个比较电压转化为电流并直接输入锁存电路以降低比较器延时，将电流输入级与动态锁存器输出级分离以降低功耗，采用互补反相器(M5,M6,M7,M8)作为动态锁存器，将电流差值进一步放大形成互补电流，M3,M4提供稳定的偏置电路，并将电流转化为电压，通过反相器输出，从而实现一种高速低功耗的比较器电路。
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公开(公告)号：CN111159903A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911407257.8
申请日：2019-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明请求保护一种紧凑型多通道多流体热交换装置的设计和制造方法，首先给出了几种三周期极小曲面的函数表达式，采用该算法可以建立热交换装置中的流体通道；然后给出了通道的体积分数控制方法，通过各通道的热量需求，确定函数参数；最后，建立了多通道紧凑型热交换装置的模型，并指出采用选区激光熔化的增材制造工艺，一体化成形该装置。该装置可实现多种流体在紧凑空间中的热交换，内部的三周期极小曲面多孔结构因其优良的拓扑构型，具有消除热应力、提高热交换装置热疲劳寿命的特性，适用于航空航天飞行器、汽车发动机的油液冷却或燃料预热等领域。
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公开(公告)号：CN110010116A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201811405022.0
申请日：2018-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明请求保护一种基于动量FxLMS算法的主动噪声控制系统。主要包括5个模块：噪声信号滤波模块(1)、动量FxLMS算法模块(2)、次级通道建模模块(3)、白噪声产生器模块(4)及主通道路径模块(5)。本发明目的在于提高ANC系统的收敛速度。创新点在于针对噪声信号功率谱密度的不平坦造成传统FxLMS算法在室内噪声消除应用中控制滤波器的收敛速度会受到极大的影响，提出采用动量FxLMS算法(传统LMS算法中增加一个由于权系数增加的动量项)来更新控制滤波器的权值，从而加速梯度下降，使抽头系数均值收敛得更快更平稳。该结构具有收敛速度快和结构简单等特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109613821A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811404840.9
申请日：2018-11-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04 , G10L19/008 , G10L21/0208
Abstract: 本发明请求保护一种基于ANC系统中FxLMS改进算法的FPGA硬件结构。本发明创新点在于针对ANC系统中FxLMS改进算法提出了一种由状态机产生多种不同信号来控制ANC系统运行的FPGA硬件实现结构。ANC系统通过音频编解码器模块(6)对参考噪声信号进行模数转换，然后通过控制信号模块(3)运行权值更新模块(1)和FIR滤波器模块(2)从而得到ANC系统的输出信号，同时通过变功率白噪声产生器和性能监视模块实现次级通道在线和离线建模的相互转换，最终得到具有较高建模精度和降噪性能的ANC系统FxLMS改进算法的硬件结构。该系统硬件结构简单、易适应环境变化以及硬件实现资源较少。
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公开(公告)号：CN109448686A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811525845.7
申请日：2018-12-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10K11/16 , G10K11/178 , H04B17/391
Abstract: 本发明请求保护一种基于次级通道在线辨识新算法交叉更新有源噪声控制系统。包括6个模块：噪声信号滤波、动量FxLMS算法、白噪声产生器、次级通道建模、主通道路径及第三个自适应滤波器更新模块。本发明目的在于解决有源噪声消除(ANC)系统在室内噪声消除应用中收敛速度慢、降噪量小的问题。创新点在于针对噪声信号功率谱密度的不平坦造成传统LMS算法在室内噪声消除应用中控制滤波器和建模滤波器的收敛速度会受到极大的影响，提出采用动量FxLMS算法来更新控制滤波器的权值，使用变步长LMS算法来更新建模滤波器的权值。使用提出的牛顿LMS算法的第三个自适应滤波器用来消除误差信号与参考输入信号相关的信号，提高建模滤波器的建模精度和整个ANC系统收敛速度。
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公开(公告)号：CN119150165A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411162856.9
申请日：2024-08-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/35 , G10L25/63 , G10L25/30 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及情感识别技术领域，具体涉及一种基于深度学习的多模态情感识别方法，包括构建并训练多模态情感识别模型，将待识别数据输入训练好的多模态情感识别模型输出识别结果；所述多模态情感识别模型包括自注意力编码器、第一交叉注意力编码器、第二交叉注意力编码器、门控单元和MLP分类器；本发明结合了语音和文本两种模态数据进行全面的学习和交互，情感信息更全面，弥补了单一特征的固有缺陷，使得模型的鲁棒性更强，准确率更高。
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公开(公告)号：CN116863045A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310829882.1
申请日：2023-07-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T13/40 , G06T13/20 , G06F18/25 , G06F18/2431 , G06V40/16 , G06V10/80 , G06V10/82 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G10L21/10 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明涉及一种轻量级语音驱动三维脸部模型生成方法，属于三维模型生成领域，包括以下步骤：S1：在语音信号解码器端采用基于一维深度可分离卷积的语音特征编码模块提取语音特征序列对象；S2：采用剪枝后的深度全连接与长短期记忆神经模块耦合后的脸部表示特征编码器，对脸部表示进行解码操作，得到潜在脸部表示特征；S3：最后用剪枝后的多层感知器耦合两个特征序列生成潜在分类多头向量特征，实现对编码网络高维分类特征序列的解码。
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公开(公告)号：CN115474939B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202211292211.8
申请日：2022-10-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/00 , A61B5/055 , A61B5/145 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774
Abstract: 本发明属于认知障碍领域，具体涉及一种基于深度展开神经网络的孤独症谱系障碍识别系统，该系统的构建过程包括：使用近端梯度下降法求解带有空间信息的脑功能网络优化问题的可微部分，对不可微部分定义一个近端算子将优化问题转换为迭代公式；用深度展开算法将迭代公式中的近端算子替换为双层卷积层，则迭代公式重建为迭代网络，得到迭代网路模块；将卷积神经网络分类器融入原型学习，得到基于原型学习的卷积神经网络分类器；将迭代网路模块和基于原型学习的卷积神经网络分类器组合，得到障碍识别系统；训练系统并测试系统性能，得到最优的障碍识别系统；本发明提高了网络系统的拟合能力和泛化能力，进一步提高了识别疾病的准确率。
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