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公开(公告)号：CN118194232A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410376821.9
申请日：2024-03-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/15 , G06F18/213 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于工业用电量预测技术领域，具体涉及一种基于二次分解的工业用电量预测方法；包括：对原始工业用电量数据进行预处理，得到工业用电量时间序列；采用VMD对工业用电量时间序列进行分解并使用KLD值确定VMD分解的模态数量；计算VMD分解得到的每个IMF分量的样本熵并将IMF分量划分为低复杂度序列和高复杂度序列；将高复杂度序列求和；采用CEEMDAN对求和后的序列进行分解，得到多个子序列；对多个子序列采用F检验和MI值进行筛选，将筛选后的子序列和低复杂度序列分别输入到工业用电量预测模型中，得到每个序列的预测结果；将所有序列的预测结果进行叠加，得到最终的工业用电量预测结果；本发明能够有效地消除噪声同时保留有价值的信号成分，实现更稳定、更高质量的预测结果。
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公开(公告)号：CN117578409A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311523457.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 龙虹毓 , 刘上华 , 陈昕 , 杨燕 , 何智光 , 向敏 , 胡峰 , 代劲 , 陈功贵 , 余建航 , 陈正新 , 潘顺 , 徐扬 , 何云龙 , 何梓杰 , 王晶 , 王志军 , 江振光 , 彭禾欣 , 胡俊燕 , 张亚垅 , 李梓 , 谈力 , 喻腾飞
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于电力系统运行调度技术领域，具体涉及一种电力市场环境下的多能互补优化调度方法及系统，包括：获取可再生能源发电量和负荷历史数据；构建预测模型；将可再生能源发电量和负荷历史数据输入到预测模型中，得到未来时段可再生能源发电量和负荷的数据；构建源网储能协同调度模型，将未来时段可再生能源发电量和负荷的数据输入到源网储能协同调度模型中，得到源网荷储协同调度的方案；采用改进后的花授粉优化算法对源网荷储协同调度的方案进行校验，得到最优的源网荷储协同调度的方案；本发明通过对正余弦算法进行优化，通过优化后的正余弦算法对粒子群算法进行优化，从而筛选出Bi‑LSTM网络的最优参数，提高了模型的预测准确率。
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公开(公告)号：CN112261240B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011122099.4
申请日：2020-10-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像加密领域，特别涉及一种基于螺旋置乱的超混沌系统图像加密方法，包括载入图像的像素矩阵序列，并对载入的像素矩阵序列进行两次螺旋置乱，获取中间密文图像；初始化混沌系统，并对输入混沌系统的初值进行预处理；经过混沌系统进行2000+m*n/4次迭代，生成四个伪随机序列x1、y1、z1、u1，其中m、n为载入图像的尺寸，并根据生成的四个伪随机序列合成序列xyzu；基于中间密文图像和合成序列对明文图像进行扩散操作，得到密文图像；选取一张与载入图像大小相同的图像作为载体图像，将密文图像嵌入到载体图像中，得到加密的图像；本发明能够有效抵御选择明文攻击等常见攻击手段，拥有不错的加密效率和安全性。
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公开(公告)号：CN111814851B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202010584834.7
申请日：2020-06-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明属于煤矿瓦斯安全邻域，具体涉及一种基于单类支持向量机的煤矿瓦斯数据标记方法，包括：实时获取原始数据集，将原始数据集进行分类，得到二分类不平衡数据集；采用K‑means聚类算法对二分类不平衡数据集进行处理，得到k个样本池；每个样本池包括一个未打标的样本池和一个打标的样本池；将k个样本池中的数据分别输入到单类支持向量机模型中，预测k个未打标样本池中的打标标签；根据预测的打标标签对原始数据进行打标；本发明在对煤矿瓦斯数据进行标记时采用单类支持向量机主动学习，减少了煤矿瓦斯数据的标记样本；本发明在进行主动学习过程中加入密度以及分布信息，使得挑选的样本更具有代表性。
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公开(公告)号：CN112948743A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110325141.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于时空融合的煤矿瓦斯浓度缺失值填充方法，该方法包括：对噪声数据进行识别及处理；基于时间维度对数据的缺失值进行填充；基于空间维度对数据的缺失值进行填充；将时间和空间维度的填充结果进行融合，从而得到最终结果；本发明将离线数据作为模型构建的训练集，并将生成的模型应用于生产环境中的数据，能够综合利用各种煤矿瓦斯浓度监测数据，提高模型泛化能力，降低填充误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111210085A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010039863.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于多视图集成学习的煤矿瓦斯浓度预警方法，检测当前煤矿瓦斯浓度风险等级，若当前煤矿瓦斯浓度风险等级大于事故阈值，则进行预警提示，包括：读取煤矿瓦斯浓度数据集，进行预处理后分成训练集和测试集；计算特征间的互信息和特征与标签之间的互信息，得到关联矩阵；利用视图内特征间互信息之和分析视图的充分冗余性，利用典型相关分析技术分析视图间条件独立性，利用二者通过有监督的方式将单视图数据构造为多视图数据；在多视图构造结果上利用多视图集成学习算法融合各个视图上的结果，得到煤矿瓦斯浓度风险等级。本发明能够综合利用当前煤矿瓦斯浓度监测数据，提高预警准确度。
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公开(公告)号：CN108647681B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201810429149.X
申请日：2018-05-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，具体为一种带有文本方向校正的英文文本检测方法；所述方法包括：分别对英文文本图像各个通道的进行最大稳定极值区域检测，得出候选文本区域；建立基于卷积神经网络模型的分类器，过滤错误的候选文本区域，获得初步文本区域；利用双层文本分组算法将所述初步文本区域分组；将分组后的初步文本区域进行方向校正，从而获得校正文本；本发明采用一种增强的多通道MSER模型：以得到更精细的文本区域；引入并行SPP‑CNN分类器来更好地区分文本区域和非文本区域，可以处理任意大小的图像，且可在多尺度下提取池特征，从而可以通过源图像的多层空间信息来了解更多的特征；本发明可以处理略微倾斜的场景文本。
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公开(公告)号：CN109582706A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811353720.0
申请日：2018-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明请求保护一种基于Spark大数据平台的邻域密度不平衡数据混合采样方法，涉及计算机信息获取和处理技术。本发明通过Spark将数据存储到RDD中，经过归一化处理后，依据邻域密度，结合三支决策理论，将RDD划分到正域空间，负域空间和边界域空间，再对边界域的数据采用SMOTE算法采样，对负域的数据采用混合采样算法进行采样,最后将三个域中的数据合并得到最终的数据集。通过将每个数据划分到不同的域，并针对不同域的特性进行处理，可以适当的增加少数类数据，同时适当减少多数类数据。最后调用MLLib算法库，使用机器学习分类器评估效果。该方法可以有效的减缓不平衡数据的类间比例不平衡问题，提升算法的精度。
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公开(公告)号：CN107085765A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710243506.9
申请日：2017-04-14
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06K9/6218
Abstract: 本发明请求保护一种基于无监督聚类分析与灰理论的地区经济评估方法，主要解决多因素指标影响下的地区经济的评估。该方法包括如下步骤：(1)根据“奖优罚劣”的思想获取各区域下的局部最优经济情况，即参考样本序列；(2)以参考样本为模板，获取各地区经济发展情况与局部最优经济之间的相关性，即关联度；(3)根据逐级试探类别数，寻找最优评估效果的思想完成无监督地区经济评估。本发明通过对不同地区经济在多因素指标影响下的多阶段历史数据进行灰关联分析和无监督灰关联聚类，有效的对经济发展情况进行了评估，为决策者提供了有效依据。
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公开(公告)号：CN106651461A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611252360.6
申请日：2016-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06K9/6215 , G06Q30/0271 , G06Q30/0282
Abstract: 本发明涉及个性化推荐技术领域，特别涉及一种基于灰理论的电影个性化推荐方法，包括计算多部电影之间的电影相似度最近邻矩阵；计算多个用户之间的用户相似度最近邻矩阵；选取目标用户没有评分过的一部或多部电影，根据电影相似度最近邻矩阵获得该电影的最近邻电影评分数据，根据用户相似度最近邻矩阵获得该目标用户的最近邻用户评分数据，将所述最近邻电影评分数据和所述最近邻用户评分数据构成评分序列，对评分序列进行评分预处理，对评分预处理后的评分序列进行灰预测，得到预测评分数据；将预测评分数据按评分高低排序得到预测评分表；本发明利于在稀疏性数据上提高电影推荐的精准度。
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