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公开(公告)号：CN116644920A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310602514.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及电力管理技术领域，特别涉及一种智能停电管理方法及系统，方法包括设置时间窗，获取当前时间前一个时间窗的历史数据；删除历史数据的异常值，并对历史数据中缺失的数据进行填补，构建模型历史用电数据集；根据模型历史用电数据集对所有用户进行集群划分；对每个集群进行人工打标，即为每个集群赋予用电优先级；根据用电优先级确定需提供必要持续用电量的用户范围，并按照上报数据为需提供必要持续用电量的用户提供必要持续用电量；本发明能够根据历史用电信息进行用户评级，对不同级别的用户进行科学停电，减少因停电带来重大的社会损失。
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公开(公告)号：CN116524423A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211468059.4
申请日：2022-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向行为时序的工作流程识别方法，属于计算机视觉技术领域。建立针对不同应用场景下工作行为动作标签库，并进行行为识别；构建轻量化多目标跟踪模型，并进行人物身份识别，对视频中的人物进行跟踪；将人的身份和行为进行绑定，获得身份绑定后的行为序列；建立工作内容训练标签库，使用时序模型对行为序列的工作内容进行检查，从而判断该行为序列的工作内容；建立工作流程检查库，将确定工作内容的行为序列与工作流程检查库中属于同一工作内容的流程序列进行匹配，判断该行为序列的工作流程是否符合标准规范。本发明通过建立不同目标及其行为的关系链，用于复杂视频场景中工作人员工作流程规范性的检查和判断。
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公开(公告)号：CN114648099A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210348440.0
申请日：2022-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向纵向联邦学习的多方多类数据生成方法及系统，属于计算机中数据感知与重构领域。本发明包括：S1：建立以生成多方多类数据模型训练为目的纵向联邦学习训练数据集；S2：构建面向纵向联邦学习的双重条件生成对抗网络；S3：设计面向纵向联邦的双重条件生成对抗网络的多方损失函数；S4：建立面向纵向联邦学习的双重条件生成对抗网络的训练过程；S5：设计和实现基于双重条件生成对抗网络的多方多类数据生成方案。本发明提供了一种联合多方进行表格类数据集中样本特征维度和样本数量扩充的方法，联合多方构建高质量表格类训练数据集，满足大数据应用场景中机器学习模型训练的需求。
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公开(公告)号：CN114596591A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210265679.1
申请日：2022-03-17
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
IPC: G06V40/10 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V20/40 , G06N3/04 , G06N3/08 , G10L15/22 , G10L15/26 , G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/18 , G10L19/02 , G10L25/24
Abstract: 本发明涉及一种语音识别触发的服务人员手势规范识别及检测方法，属于计算机视觉技术领域。该方法包括以下步骤：S1：采集设备安装位置和安装条件的设置；S2：建立服务人员音色库和人脸库，以及说话人音色及其人脸信息的对应关系，用于识别说话人身份；S3：建立语音识别模型，用于识别说话内容，判定说话内容中是否存在关键词/句；S4：建立人脸识别模型，用于识别服务人员人体区域范围；S5：构建服务手势识别模型，用于辨识服务人员规范性。本发明通过建立语音和人体姿态间的事件链关系，从语音关联到行为姿态过程，在视频信息复杂的场景中，快速、准确地定位和识别服务人员手势规范性，以便对其进行监测上报和提示预警。
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公开(公告)号：CN113240509B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202110541127.4
申请日：2021-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据联邦学习的贷款风险评估方法，属于大数据和贷款风险评估领域。该方法包括：S1：使用多方数据源参与到贷款风险评估任务中，分别对多方数据源数据进行预处理以及数据样本加密对齐；S2：分析和提取多方数据源关于贷款风险评估相关特征，建立贷款用户风险画像并构建贷款风险评估体系；S3：构建并使用Lightgbm树模型对多方数据源进行联合训练，同时与中心服务器交换参数，更新训练过程；S4：综合多方数据源的训练结果构建的Lightgbm树模型，预测用户的违约情况作为用户贷款风险的判别结果。本发明提升贷款风险评估的准确性，降低贷款坏账率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119045913B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411198041.6
申请日：2024-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/448 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及时序数据库技术领域，特别涉及一种时序数据库内置流处理有状态插件管理方法及系统；所述方法及系统针对抽取插件、处理插件和递送插件三类插件设计了等待状态、休眠状态、准备状态和运行状态，通过消息模块、数据模块、管理模块和监控模块的设置，能够在流处理过程中实现状态转换，赋予三类插件更为灵活的自定义编程设计策略；通过对流处理过程中的加载插件实例到销毁插件实例中加入插件实例的状态切换，能够提升时序数据库在应对复杂网络环境时流处理任务的高效处理能力。
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公开(公告)号：CN119045913A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411198041.6
申请日：2024-08-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445 , G06F9/448 , G06F9/54 , G06F16/2458 , G06F16/25
Abstract: 本发明涉及时序数据库技术领域，特别涉及一种时序数据库内置流处理有状态插件管理方法及系统；所述方法及系统针对抽取插件、处理插件和递送插件三类插件设计了等待状态、休眠状态、准备状态和运行状态，通过消息模块、数据模块、管理模块和监控模块的设置，能够在流处理过程中实现状态转换，赋予三类插件更为灵活的自定义编程设计策略；通过对流处理过程中的加载插件实例到销毁插件实例中加入插件实例的状态切换，能够提升时序数据库在应对复杂网络环境时流处理任务的高效处理能力。
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公开(公告)号：CN116612768A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310450468.X
申请日：2023-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种用于电表安装的语音辅助系统及方法，包括：数据获取模块、声纹特征提取模块、语音分析模块、权限模块、命令生成模块、通讯模块、语音播报模块、存储模块；基于语音智能的辅助安装、调试电表方法和系统，建立了安装人员语音与电表之间的交互关系，使得安装人员能用语音辅助电表的安装和调试；将语音与声纹识别相结合，避免了非安装人员的语音干扰，减少了误操作的发生；将安装人员声音特征转化为声纹特征向量并存储，在进行声纹识别时直接调用，无需重复进行转化过程；本发明能够直接在便携终端和电表之间进行通讯，并能够同步电表和远程服务器二者的信息，提高安装人员的安装效率和安装人员的安全。
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公开(公告)号：CN116227905A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310183123.2
申请日：2023-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0633
Abstract: 本发明涉及一种针对非自由选择结构的流程模型结构性评估方法，属于信息系统流程挖掘领域，S1：选择含有非自由选择结构的信息系统，提取系统中的事件日志数据并过滤、处理，使事件日志符合流程发现的标准，并使用流程发现算法对事件日志进行挖掘；S2：输入含有非自由选择结构的原始模型和挖掘模型，使用深度优先搜索算法遍历模型中的任务，得到原始模型和挖掘模型对应的任务对集合，并将任务对集合初始化为对应的足迹矩阵；S3：使用广度优先搜索遍历原始模型和挖掘模型，得到两个模型对应的紧邻关系集合和平行关系集合，并映射到足迹矩阵中，统计足迹矩阵中“紧邻关系”和“平行关系”的数量，代入结构性评估公式得到结构性评估值。
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公开(公告)号：CN113239199B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110541128.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多方数据集的信用分类方法，属于数据挖掘领域。本发明方法包括：输入信用评估相关的多方数据集；对多个数据集数据进行数据预处理，解决原始数据集中存在的多种问题，并得到标准输入数据集；利用机器学习中的聚类算法与数据生成算法，将多个数据集进行对齐，得到对齐后的新数据集；将文本类型特征与数值类型特征分别输入到两个模型中单独训练；最后结合两个模型中的训练结果，使用逻辑回归方法计算最终两个模型权重，并输出最终的评估结果。本发明通过引入数据对齐方法与信用评估算法解决多个信用数据集中样本数量无法对齐的问题，提高了可被用于训练的样本数量，减少了由于训练样本不足带来的机器学习模型分类无法收敛的问题。
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