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公开(公告)号：CN110458293A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910410046.3
申请日：2019-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习方法。一个凸优化问题可以分解成许多子凸优化问题，每个子凸优化问题可以通过ADMM算法在对应的子节点解决。针对基于桥节点和工作节点的分布式ADMM算法的整体运行速度受限于网络连接延迟的影响，本发明提出了一种优化网络延迟的分布式ADMM机器学习算法，即在进行ADMM迭代运算前，考虑网络延迟的影响，动态地规划桥节点的位置以及个数，在相当程度上可以克服网络延迟、动态性、拓扑形态、带宽限制、数据分布化存储等网络特性对算法性能造成的影响。
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公开(公告)号：CN106898362B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201710100827.3
申请日：2017-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于核主成分分析改进Mel滤波器的语音特征提取方法包括步骤：S1，对初始输入语音信号数字化采样、预加重和分帧加窗等处理得到预处理后的语音信号；S2，根据伽马通滤波器特性计算处理后语音信号的伽马通滤波倒谱系数特征；S3，提取伽马通滤波倒谱系数的滑动差分；S4，计算预处理语音信号的基音频率；S5，根据融合公式对伽马通滤波倒谱系数、滑动差分和基音频率进行特征数据融合；S6，根据核主成分分析对数据融合后语音特征转换降维。本发明可获得更具鲁棒性的特征参数。
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公开(公告)号：CN110365728A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201810314005.X
申请日：2018-04-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种面向信息中心网络的分组协作缓存系统，属于通信与计算机技术领域。该系统主要针对将网络中的节点划分组别后的信息中心网络，将基于单个分组的协作缓存系统依据功能划分为四个模块，包括：收发端模块、节点处请求处理模块、信息管理模块、数据共享模块这四个相互关联的模块。用户通过内容请求支持程序发起内容请求后，收端解析请求并将解析结果用于请求处理模块中的标签匹配，请求处理模块根据标签匹配的结果执行相应转发操作。调度管理模块主要对缓存节点处的缓存数据进行统计，并将统计结果通过数据交互自定义协议子模块发送至主节点及其他伙伴节点，主节点统计各节点缓存信息，并根据内容聚类将分组及缓存信息写入共享数据库，实现分组间信息共享。
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公开(公告)号：CN105679312B
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201610125032.3
申请日：2016-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L15/02 , G10L19/02 , G10L21/0332
Abstract: 本发明请求保护一种噪声环境下声纹识别的语音信号特征处理方法，包括步骤：(1)根据语音信号的特点对其进行信号的前期处理，包括语音信号的预加重，端点检测和加窗函数的选择；(2)估算发声个体的基音周期，并以此为依据对语音信号进行谱平滑处理，得到新的谱包络，计算通过梅尔滤波器的能量，最终通过离散余弦变换(DCT)计算得到梅尔平滑系数(SFCC)。(3)结合均值消减法、方差归一化、时间序列滤波法和加权自回归移动平均滤波法对SFCC进行后处理，得到回归平衡参数(MVDA)；目的是通过平滑谱包络去除个体发声的不稳定因素和通过后处理算法去除环境噪声的影响，最终降低声纹识别的误识率。
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公开(公告)号：CN109919431A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910079420.6
申请日：2019-01-28
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于拍卖算法的异构多机器人任务分配方法，属于机器人任务分配领域。本发明根据异构机器人功能的特点，引入能力向量对异构机器人建模，提出异构机器人任务目标收益函数，接着多机器人通信网络中各个机器人互相交互本地信息，对拍卖任务进行竞拍和提价，最终实现任务的分配，解决了多异构机器人协作任务分配的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109711239A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811057186.9
申请日：2018-09-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于改进混合增量动态贝叶斯网络的视觉注意力检测方法，该方法融合头部、视线以及预测子模型来对其进行综合估计；在传统人眼模型的基础上对视线检测子模型进行改进，以提升识别速率增加对于不同测试者进行检测时的鲁棒性；针对极端姿态和动态场景下导致的数据缺失问题，提出了预测子模型，利用高斯协方差来度量两个时刻采样图片的相关性，从而有效改善当前时刻的误识别，降低了识别误差。其次就相关子模型进行描述，利用条件概率分别建立贝叶斯回归模型；并利用增量学习的方法来对模型的参数进行动态更新，用以提升模型整体对于新输入数据的适应性。
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公开(公告)号：CN105824922B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610151146.5
申请日：2016-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35
Abstract: 本发明请求保护一种融合深层特征和浅层特征的情感分类方法，选用融合Doc2vec的深层特征和TF‑IDF的浅层特征来表示文本的特征，该融合方法不仅解决了Doc2vec中固定词特征表述不清楚的问题，而且也解决了TF‑IDF方法没有考虑到词语之间语义的问题，使得文本向量对于文本的表示更加清楚。选用SVM分类方法，分类器的分类性能较好。结合上述方法处理情感分类问题可显著提高情感分类的准确率。
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公开(公告)号：CN105515837B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201510849671.X
申请日：2015-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于事件驱动的高并发WEB流量产生器，属于网络软件技术领域。该WEB流量产生器包括控制层，数据层和两个事件驱动层。其中控制层包含用户管理模块，用户行为模块，进程管理模块和负载均衡模块；数据层包含DNS查询模块，缓存管理模块，流量统计模块，发送模块和接收模块；事件驱动层包含事件的注册模块，监听模块和分发模块。本发明在控制层与数据层以及数据层与网络之间引入事件驱动层，用于解决层内大量的定时管理以及层间的异步通信问题。本发明提高了WEB流量产生器的用户模拟能力。同时，提高了WEB流量发生器并发执行性能，减小了进程或线程的切换开销，能够有效地提高HTTP连接的高并发处理能力。
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公开(公告)号：CN108665440A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810209244.9
申请日：2018-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进Sobel算子的不规则烟包图像融合边缘检测算法，该方法包括步骤：S1，利用形态学平滑算法对不规则烟包图像进行滤波，保留边缘信息并去除噪声；S2，扩展传统Sobel算子垂直与水平两个方向的模板，增加6个方向模板，得到不规则烟包的边缘信息；S3，利用Otsu方法对阈值进行自适应设定；S4，根据改进Sobel算子、Canny算子获取的边缘检测信息进行特征融合，得到最终的融合图像。本发明可以提取更能全面表示不规则烟包的边缘特征。
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公开(公告)号：CN105509755B
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201510847459.X
申请日：2015-11-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明请求保护一种基于高斯分布重采样Rao‑Blackwellized粒子滤波的移动机器人同时定位与地图构建方法，该方法包括步骤：S1，由机器人位姿和里程计控制信息估计机器人初始位姿；S2，根据地图执行扫描匹配方法；S3，在轨迹的提议分布中进行粒子采样；S4，计算每个粒子的权重并更新各粒子权值；S5，在高斯分布的基础上进行粒子重采样，具体是通过排序粒子权重大小，分散高权重粒子获得重采样后的新粒子；S6，根据机器人位姿和观测信息计算地图并进行地图更新。本发明可以获得可靠的栅格地图精度。
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