公开(公告)号：CN118395230A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410484894.X

申请日：2024-04-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘彬 ,  敖宇 ,  吴思远 ,  张焱 ,  王进

IPC: G06F18/24 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明涉及一种基于大数据的配电网故障类型识别方法，包括：获取预处理后的配电网的故障训练样本集；对故障训练样本的故障波形数据进行特征提取，得到故障训练样本的时域、频域和熵特征；对故障训练样本的时域、频域和熵特征分别进行白化处理得到故障训练样本的白化时域特征、白化频域和白化熵特征；根据所有故障训练样本的特征方差和故障类别标签对故障训练样本的白化时域特征、白化频域特征和白化熵特征进行过滤，得到故障训练样本的时域属性特征、频域属性特征和熵属性特征；根据故障训练样本的时域属性特征、频域属性特征和熵属性特征利用故障识别模型预测故障训练样本的故障类型，本发明有效提升了配电网故障预测的准确率。

公开(公告)号：CN119418162A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411459422.5

申请日：2024-10-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 黄宏程 ,  敖宇 ,  胡敏

IPC: G06V10/80 ,  G06V10/44 ,  G06V10/77 ,  G06V10/74 ,  G06V10/82 ,  G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0895 ,  G06N5/04 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明涉及一种用于动作质量评估的人体运动特征提取方法，属于图像处理领域。其包括：获取用于人体动作质量评估的节点，并针对每个节点提取初步特征；在基于双层注意力机制的异质图神经网络模型中的自注意力层中，通过矩阵变换将初步提取的不同节点类型的节点特征投射至同一空间；采用基于元路径学习节点邻居权值的自注意力聚合方法，对邻居节点的特征信息进行聚合，获得具有特定语义信息的节点嵌入；应用语义级注意力区分不同元路径的重要性，获得针对特定任务的特定语义节点嵌入的最优加权组合，得到节点的最终嵌入。本发明能够有效处理异质图的复杂性，更好地捕捉异质图中的结构和语义信息。