公开(公告)号：CN115909141A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211361909.0

申请日：2022-11-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘辉 ,  何如瑾 ,  张琳玉 ,  季娟

IPC: G06V20/40 ,  G06V20/52 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种伪异常引导的3D卷积自编码视频异常检测方法，属于视频监控领域。该方法首选使用正常数据模拟异常数据分布生成伪异常数，其次使用正常数据和伪异常数据对自动编码器AE进行训练，形成PA‑3DCAE，即伪异常引导的3D卷积自编码网络；然后最大化伪异常数据的重建损失，同时最小化正常数据的重建损失；最后基于重建的峰值信噪比PSNR计算异常得分。本发明提高异常行为检测模型的性能。

公开(公告)号：CN111314030B

公开(公告)日：2022-08-23

申请号：CN202010166288.5

申请日：2020-03-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘辉 ,  杨博 ,  方照东

IPC: H04L1/00

Abstract: 本发明请求保护一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法，属于非正交多址接入中的多用户信号检测领域。本发明首先利用球型译码算法对资源节点上的码字信息进行筛选，设置一个合理的球型半径，只有在半径内的码字信息才参与迭代，否则剔除该部分信息。接着观测合成星座点欧式距离与概率密度函数的分布规律，对合成星座点概率密度函数进行缩放处理，以此来降低叠加码字间的干扰，加快码字信息的收敛速度。本发明提出了一种基于球型译码优化的SCMA多用户检测方法仿，能得到较好的检测性能，也能降低算法的部分复杂度。

公开(公告)号：CN114662503A

公开(公告)日：2022-06-24

申请号：CN202210362526.9

申请日：2022-04-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘辉 ,  马祥

IPC: G06F40/30 ,  G06F16/35 ,  G06F40/205 ,  G06F40/253 ,  G06F40/284 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和语法距离的方面级情感分析方法，包括S1:特征输入：使用GloVe预训练模型对词向量进行映射，再分别让方面词和上下文词经过Bi‑LSTM，得到方面词和上下文的隐藏表示；S2:语义特征提取：采用图卷积网络和mLSTM分别提取方面词和上下文的语义特征；S3:方面词和上下文词语义交互阶段:将S2提取到的方面词和上下文的特征进行一个点积注意力操作；S4:情感预测阶段:对S3中得到的特征进行一个最大池化操作后，再通过softmax操作得到最终预测的情感极性。提升了方面词与重要上下文正确匹配的概率，并通过引入语法距离权重代替相对距离，进一步在语法层面上提取与方面词语法关联程度大的上下文，最终提升了方面级情感分析的准确率。

公开(公告)号：CN114781352A

公开(公告)日：2022-07-22

申请号：CN202210373785.1

申请日：2022-04-07

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘辉 ,  马祥

IPC: G06F40/205 ,  G06F40/253 ,  G06F40/284 ,  G06F16/35 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明公开了一种基于语法依赖类型和方面间关联的情感分析方法，包括S1获取需要分析的文本，并通过预训练模型将其转化为词向量表示；S2将特定方面与句子表示的每一个单词进行拼接，并引入语法依赖类型，赋予语法依赖树中重要的依赖类型更大的权重；S3将带有方面感知和语法依赖类型的句子表示作为模型的输入；S4引入方面间关联矩阵，并经由图卷积网络获取到含有方面间关联的句子表示；S5将含有方面间关联的句子表示和含有方面特征的句子表示融合起来；S6得到同时含有方面信息和方面间关联的句子表示后，结合查询向量来判断目标方面的情感极性。本发明提升了模型识别方面间信息以及语法依赖关系的能力。