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公开(公告)号：CN104836841B
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201510147745.5
申请日：2015-03-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种传感器网络传感节点标识解析过程信息的管理方法，属于无线传感器网络管理技术领域。通过对传感节点标识解析过程信息的管理，确保传感节点标识解析过程的规范性和标识解析过程信息的规范性。该方法主要包括传感节点身份标识符编码一致性管理、标识解析NAPTR规则记录完整性管理、节点地址信息一致性管理和节点基本信息规范性管理，通过以上四个模块分别实现对节点身份标识符、域名解析NAPTR规则记录、标识符解析NAPTR规则记录、网关IP地址、节点通信地址、节点感知信息等标识解析过程信息的管理，同时，本发明提出一种改进的Sunday字符串匹配算法提高传感节点身份标识符编码一致性管理效率。
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公开(公告)号：CN103546593B
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201310520353.X
申请日：2013-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法，用于获得传感节点生产应用属性信息、具体环境下的应用属性信息和实时数据信息，包括基于互联网的传感节点标识符解析与传感网内传感节点标识符解析两个过程；传感节点生产应用属性信息是通过基于互联网的传感节点标识符解析，获得传感节点生产厂商的地址进而查询得到；传感节点具体环境下的应用属性信息和实时数据信息是通过传感网内传感节点标识符解析获得。本方法不用改变现有无线传感器网络的拓扑结构和遵循的协议规则，能很好地与现有的无线传感器网络进行融合，实现了对传感节点进行定位，填补了无线传感器网络无法对传感节点进行定位的缺陷。
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公开(公告)号：CN102882990B
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201210363792.X
申请日：2012-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开一种无线传感器网络标识解析方法，涉及无线传感器网络技术。本发明提供了一种通过网关的地址映射作用建立传感节点身份标识符与传感节点在无线传感器网络中内部通信地址之间的映射关系进而追溯到传感节点，并对传感节点身份标识符进行对象标识符（OID）解析和域名解析服务（DNS）后获取传感节点详细应用属性信息，并将其存入到本地服务器数据库中，以备用户或数据中心进行信息查询与应用管理。实现了对无线传感器网络的传感节点标识解析。
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公开(公告)号：CN104367316A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410665880.4
申请日：2014-11-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: A61B5/0402
CPC classification number: A61B5/0402 , A61B5/7203
Abstract: 本发明公开了一种基于形态学滤波与提升小波变换的心电信号去噪方法，首先根据提升小波理论对心电信号f进行3次分解，得到三层高频系数和三层低频系数，再采用提升阈值去噪法对高频系数进行处理，然后将底层高频系数和低频系数进行两次重构，可得到重构低频系数并对其进行形态学滤波处理，最后根据处理后的重构低频系数和处理后的最高层高频系数进行信号重构得到去噪后的心电信号f’。其显著效果是：方法简单，易于实现，将形态学算法与提升小波变换算法有机结合，相对于传统小波算法，它不仅能同时去除心电高频和低频噪声，提高了去噪后信号的质量，还有计算简单，占用空间少，更易在硬件上实现等优点。
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公开(公告)号：CN103546593A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310520353.X
申请日：2013-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于IP与非IP的无线传感器网络节点标识符解析方法，用于获得传感节点生产应用属性信息、具体环境下的应用属性信息和实时数据信息，包括基于互联网的传感节点标识符解析与传感网内传感节点标识符解析两个过程；传感节点生产应用属性信息是通过基于互联网的传感节点标识符解析，获得传感节点生产厂商的地址进而查询得到；传感节点具体环境下的应用属性信息和实时数据信息是通过传感网内传感节点标识符解析获得。本方法不用改变现有无线传感器网络的拓扑结构和遵循的协议规则，能很好地与现有的无线传感器网络进行融合，实现了对传感节点进行定位，填补了无线传感器网络无法对传感节点进行定位的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103226726A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310157479.5
申请日：2013-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K19/077
Abstract: 本发明请求保护一种半无源RFID标签芯片原理标签，涉及射频识别领域。将不同调制类型的信号分别送入可配置解调电路，可配置解调电路对接收的信息进行解调，完成调制解调模块的动态配置来适应不同信道的复杂性；通过读写器指令控制，启动电池供电或读写器提供的能量，以节省功耗，并且能够扩大信息的识别距离，保证信息的有效识别。同时，本发明芯片适用于高速数据通信，具有良好的稳定性和抗噪能力。
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公开(公告)号：CN119227312A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410952081.9
申请日：2024-07-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于改进麻雀算法的选择性拆卸序列规划方法，用于解决现有技术求解选择性拆卸序列质量和稳定性差的问题。该规划方法包括：根据设备零件间的约束建立优先约束矩阵Gp；确定目标拆卸零件，利用目标逆向搜索方法结合优先约束矩阵Gp寻找必要拆卸零件；建立初始拆卸序列种群，使用选择性拆卸序列指标函数F计算序列适应值；利用改进麻雀算法优化拆卸序列种群，结合序列浓度，求解最优解。
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公开(公告)号：CN118981683A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411098198.1
申请日：2024-08-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/096 , G06N3/094 , G06N3/084 , G01M13/045
Abstract: 本发明请求保护一种基于MSCNN‑ACGAN的迁移学习滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。针对多工况下滚动轴承数据收集困难，缺乏故障标签样本，难以获得足够的诊断知识、训练任务与目标任务数据分布差异大等问题，提出了基于MSCNN‑ACGAN与迁移学习相结合的滚动轴承故障诊断方法。本发明采用采样得到的振动信号样本按不同窗口大小进行非重叠滑动切割后作为输入，训练多尺度卷积神经网络(MSCNN)提取信号多尺度特征，辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)进行数据增强，当训练达到纳什均衡后，训练基于MSCNN‑ACGAN的迁移学习网络模型，提高了对数据分布不同的目标域的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN118898047A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410928568.3
申请日：2024-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G01M13/045 , G01M13/04
Abstract: 本发明请求保护一种基于多传感器信息融合和高效诊断视觉变压器(Efficient Diagnostic Vision Transformer，EDViT)网络的滚动轴承故障诊断方法，属于轴承故障诊断技术领域。针对滚动轴承故障诊断中特征提取不完整和诊断效率低的问题，提出基于多传感器信息融合和高效诊断视觉变压器的滚动轴承故障诊断方法。本发明首先采用基于峰度的加权融合方法合并传感器信息,随后使用短时傅里叶变换(Short‑Time Fourier Transform,STFT)将融合信号转换为时频图像作为EDViT网络模型的输入，然后通过EDViT的双重注意卷积模块和双分支补丁视觉变换模块依次提取局部和全局特征，最后由分类器进行故障分类。本发明提高了滚动轴承故障诊断的精度,所提模型具有很强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118611919A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410673176.7
申请日：2024-05-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L9/08 , H04L9/14 , H04L9/32 , G06F21/60 , G06F21/62 , H04L67/104 , H04L67/1097 , H04L67/12
Abstract: 本发明请求保护一种基于优化Shiro框架的标识解析数据安全共享系统及方法，所述系统包含数据提供者、数据请求者、第三方监管者、数据存储云端和数据安全共享平台。数据提供者将医疗器械标识数据上传到云端存储，并且利用区块链技术增强标识数据通信共享的安全性，第三方监管者根据数据安全共享平台的共享策略,对云端存储的标识数据通过多密钥混合加密系统进行处理，并对有访问权限的数据请求者共享标识数据，标识数据安全共享平台主要负责用户身份信息的存储加密、平台的登录认证及授权和相关信息的访问。这种方法解决了工业互联网标识解析数据的共享存在易泄露、易篡改以及身份信息易丢失等特点，保证了工业互联网标识的唯一性，访问的合法性。
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