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公开(公告)号：CN107156020A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710475184.0
申请日：2017-06-21
Applicant: 重庆大学
IPC: A01K63/04
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的智能鱼缸水质调节方法，预先构建水质调节方案数据库，包括以下步骤：为每一个水质调节方案构建一个回报值矩阵R；初始化经验矩阵Q为零矩阵；根据回报值矩阵及状态转移的经验值计算经验矩阵；获取当前水质状态，选出若干能达到水质平衡状态的水质调节方案；采用对应值比较方法，比较各个水质调节方案的经验矩阵Q，选出最大经验矩阵Qmax作为调节当前水质状态的最佳水质调节方案。本发明通过经验矩阵对水质调节方案的优劣性进行了量化，通过比较数据库中大量的水质调节方案，能够快速准确的选择出最佳水质调节方案。
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公开(公告)号：CN107037399A
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201710323523.3
申请日：2017-05-10
Applicant: 重庆大学
CPC classification number: G01S5/0278 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的Wi‑Fi室内定位方法，目的是解决人们在大型商业综合体的室内车库等室内环境中定位的问题，本发明采用自动编码算法，从RSS大数据中，非监督地提取深度特征；然后利用这些深度特征用于建立指纹库，将指纹库按照原始数据的位置划分为若干区域，最后用匹配算法较为常用的最佳邻近法(K‑nearest neighbors,KNN)对待定位位置进行匹配定位。
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公开(公告)号：CN103475489B
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201310458221.9
申请日：2013-09-30
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种基于加密通信的氚浓度监控终端及其氚浓度监控方法，利用本发明基于加密通信的氚浓度监控终端，其可以直接与氚处理设备以及对氚处理设备的输出气体进行氚浓度参数检测的静电计进行数据通信，自动地进行氚处理过程的氚浓度检测，记录氚浓度检测日志，并根据氚浓度检测数据对氚处理过程加以判断，控制氚处理设备达到预期的氚处理要求，从而实现了对氚处理设备的自动化氚处理过程监控，无需再根据人为判断对氚处理设备的传处理过程进行手动控制，既节省了人力监控成本、提高了氚处理监控执行效率，又降低了因人为监控操作所带来了操作错误风险，并通过加密处理避免了氚处理相关监控数据信息的揭露，有效增强了信息安全控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298011B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111659500.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种神经网络、训练方法、方面级情感分析方法、装置及存储介质，神经网络包括：BERT词嵌入模块获得输入文本的语义信息和输入文本中待分析语句所有单词的词向量；第一全连接层基于语义信息获得语义特征向量；第二全连接层基于词向量获取单词特征向量；潜在狄利克雷分布模块分别提取待分析语句的主题分布和方面情感对的主题分布；特征融合层判断待分析语句是否与方面情感对匹配；解码标注模块在解码序列中标记出目标词语位置获得标记序列；输出层为基于特征融合层输出的判断结果输出情感分析结果。实现多任务输出，通过特征融合层将语义信息与主题分布进行特征融合，学习到特定领域的词汇，提升模型的情感分类任务效果。
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公开(公告)号：CN111814450B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010664010.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/279 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于残差注意力的方面级情感分析方法，方法包括以下步骤：对输入的语句和所有的方面目标信息进行编码，得到文本编码；对待预测的方面目标在文本中的位置信息进行编码，并与得到的文本编码进行融合；对待预测的方面目标信息和融入位置编码的文本编码进行处理；将得到的编码与融入位置信息的文本编码进行结合；提取其余方面目标中的信息，与得到的文本编码进行交互处理，然后从得到的文本编码中过滤；对过滤后的文本编码进行处理，得到最终结果。本发明提出了一种将残差网络引入到注意力机制的方法，能够显著的提高文本方面级别情感分析的准确率，并且模型具有较好的鲁棒性和通用性，分析的效率也有了一定的提升。
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公开(公告)号：CN116485025A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310462176.8
申请日：2023-04-26
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/30 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种双重迁移的预测模型生成方法，包括以下步骤：获取基础模型、目标域和多个源域；计算目标域与源域的相似度，筛选符合相似度阈值的源域，基于多任务学习算法对筛选出的源域进行预训练，获得共享层参数；将目标域的数据进行样本迁移获得缺失数据，将缺失数据填充至目标域；基于多源域迁移算法、基础模型和相似度排序完成源域至目标域的迁移，获得中间模型，根据共享层参数对中间模型进行微调获得预测模型。当历史数据稀缺时，提高生成的预测模型的性能和精度。本发明还提供一种废旧家电回收量预测方法，使用上述模型生成方法生成家电预测模型用于废旧家电预测行业，提高家电回收效率，促使生态和经济的积极发展。
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公开(公告)号：CN111240701B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201911402857.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种端‑边‑云协同计算的任务卸载优化方法，主要步骤为：1)建立移动边缘计算系统模型。2)确定当前迭代轮次j下的任务卸载策略Ωi。3)确定当前迭代轮次j下的资源分配策略。4)量化移动边缘计算系统中能量消耗和传输时延的加权和，保存任务卸载与资源分配策略。5)输出端‑边‑云协同计算的移动边缘计算系统中最优任务卸载策略与最优资源分配策略。本发明综合考虑任务优先级和设备所剩电量等用户综合因素，给出了任务的最佳卸载位置，同时通过柯西方法给出资源分配策略，很大程度上提高了用户的QOE。
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公开(公告)号：CN115983493A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310104266.X
申请日：2023-02-13
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供了一种基于多任务学习及深度学习模型的水质预测方法，包括以下步骤：获取输入数据，输入数据包括水质数据和气象数据；将输入数据输入至预测模型中；获取输入数据的时间序列；根据时间序列和输入数据获取局部依赖特征和长时间依赖特征；根据局部依赖特征和长时间依赖特征获得水质指标预测结果。本发明所述的一种基于多任务学习及深度学习模型的水质预测方法能够适用于分析预测非线性的、复杂的水质数据，提高水质预测精度。
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