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公开(公告)号：CN105320961A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510677824.7
申请日：2015-10-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明请求保护一种基于卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别方法，该方法将卷积神经网络模型和支持向量机模型进行有机结合。结合卷积神经网络和支持向量机的手写数字识别模型能深度地描述样本数据和期望数据的相关性，能从原始的数据中自动地学习图像特征，具有很好的决策平面，对数字模式分类的区分能力很强。本发明简单且易于实现，手写数字识别效果很好。
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公开(公告)号：CN113988817B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111330590.0
申请日：2021-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于脏数据检测与清理领域，涉及一种基于智慧数据平台脏数据清理方法，包括；本发明对原始数据进行检测，并对原始数据进行规范化；将规范化的原始数据进行Hashing处理，得到数据对应的hash数据；使用聚类分析选择hash数据中的最优质心，原始数据中包括已聚类数据、原始分割数据；使用恒等判定公式将已聚类数据与原始分割数据的交集进行恒等判定，寻找出缺失的或不需要的脏数据；对找出的脏数据基于Rider‑Firefly混合算法进行清理；本发明提出的算法在脏数据和干净数据之间的区分能力相对于传统算法具有强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114360041A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210013760.0
申请日：2022-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于关键点检测和头部姿态的疲劳状态检测方法及系统，构建并训练主干网络采用深度可分离卷积网络的MMC多任务预测模型，获取单位时间内的若干帧人脸图像，采用MTCNN网络检测每张图像的人脸位置并裁剪出头部图像；将头部图像输入训练好的MMC多任务预测模型中，得到头部姿态角度和人脸关键点的位置信息；利用双阈值法分别判定头部、眼部和嘴部疲劳状态；设定相关系数综合判定人的疲劳状态，结合人脸关键点检测和头部姿态的相关性，采用主干网络为深度可分离卷积网络的MMC多任务预测模型，将两个任务放在同一个网络中同时进行，可以大幅度的减少需要的参数量和运算量，从而提高了模型的检测速度，进而达到实时的效果。
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公开(公告)号：CN114356531A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210033164.9
申请日：2022-01-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，具体涉及一种基于K‑means聚类和排队理论的边缘计算任务分类调度方法，该方法包括：终端模块向边缘计算节点发出任务请求；采用训练好的K‑means算法模型对任务进行分类，将分类后的任务保存到对应的队列中；计算边缘计算节点的资源可用性，根据资源可用性对边缘计算节点进行筛选；根据排队理论将分类后的任务分配给筛选后的边缘计算节点，完成任务分类调度；本方法能有效地调度和分配任务，减少任务的等待时间，提高了设备的利用率。
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公开(公告)号：CN114219477A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111296962.2
申请日：2021-11-03
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q20/38 , G06Q20/40 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，具体涉及一种基于链上存储的区块链数据存储扩展方法，包括：引入半节点存储部分区块详细数据以及全部区块索引值；引入副链存储哈希区块组数据；区块链网络中各节点对交易数据优化打包；将打包的交易数据发送给背书节点验证，验证后进行区块排序压缩；领导节点对排序压缩的区块进行接受与验证，验证成功将此区块广播至该网络所有节点并上链存储；散列新区块高度达到预设值时，多个连续新区块合为一个哈希区块组，根据各哈希区块组数据存储数量决定新节点是否存储数据，该发明对区块链的数据进行了结构优化与压缩，同时引入半节点减少区块链网络数据的臃肿，并能够保证所有节点在对交易数据查询时的效率以及真实性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113988817A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111330590.0
申请日：2021-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06K9/62 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06N3/00
Abstract: 本发明属于脏数据检测与清理领域，涉及一种基于智慧数据平台脏数据清理方法，包括；本发明对原始数据进行检测，并对原始数据进行规范化；将规范化的原始数据进行Hashing处理，得到数据对应的hash数据；使用聚类分析选择hash数据中的最优质心，原始数据中包括已聚类数据、原始分割数据；使用恒等判定公式将已聚类数据与原始分割数据的交集进行恒等判定，寻找出缺失的或不需要的脏数据；对找出的脏数据基于Rider‑Firefly混合算法进行清理；本发明提出的算法在脏数据和干净数据之间的区分能力相对于传统算法具有强鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113535683A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110834153.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种改进离散萤火虫算法的数据仓库ETL调度优化方法，属于数据库技术领域，包括(1)数据仓库ETL调度优化通过离散萤火虫种群实现各自位置的优化，根据ETL调度任务集合T(i)进行初始化；(2)根据初始化后的萤火虫位置计算萤火虫亮度，萤火虫亮度通过目标函数计算获取；(3)对于萤火虫位置的更新则是根据萤火虫亮度进行移动，分为普通萤火虫的移动和最优萤火虫的移动。普通萤火虫根据自适应步长进行移动，并且表示了移动的方向，最优萤火虫的移动就是寻找当前情况下的最优解；(4)判断迭代次数是否满足条件，不满足继续进行迭代过程，满足则输出全局最优值。本方法提高了ETL访问效率。
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公开(公告)号：CN113434693A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110697307.1
申请日：2021-06-23
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院 , 重庆冠方智慧医疗科技有限公司 , 联通数字科技有限公司 , 段然
Abstract: 本发明涉及一种智慧数据平台的数据集成方法，属于异构数据集成和查询技术领域，分为两个阶段：基于知识超图的虚拟数据集成和基于超图的查询处理。第一阶段允许生成虚拟知识超图，由本体和数据之间的RML映射组成。第二阶段包括通过基于生成的知识超图从不同来源提取和整合数据的全局视图来增强用户的查询。本方法提高了查询处理的准确性、完整性和语义丰富的响应。
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公开(公告)号：CN112052946A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010704089.5
申请日：2020-07-21
Applicant: 重庆邮电大学移通学院
Abstract: 本申请公开了一种神经网络训练方法及相关产品，该神经网络包括第一网络和第二网络，该神经网络训练方法包括：获取第一图像样本；将所述第一图像样本输入到所述第一网络，确定所述第一目标物体的预测区域；从所述第一图像样本中截取与所述预测区域对应的图像，得到第二图像样本；对所述第二图像进行噪声处理，得到第三图像样本；将所述第三图像样本输入到所述第二网络，确定所述第一目标物体的预测类别；根据所述预测区域、所述真实区域、所述预测类别以及所述真实类别调整所述神经网络的网络参数的参数值。本申请实施例有利于提高对目标物体的定位精度和识别精度。
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公开(公告)号：CN106529476A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610993354.X
申请日：2016-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深层堆叠网络的脑电信号特征提取及分类方法，首先使用Emotiv脑电信号采集仪采集脑电信号数据；对脑电信号进行去均值、滤波、归一化等预处理；然后使用多个受限玻尔兹曼机对单通道的脑电信号进行独立预训练，提取单个通道的脑电信号，将训练得到的参数用于神经网络的参数初始化；最后采用批量梯度下降的方法对网络进行微调，对各通道的脑电信号特征进行有效融合；对网络进行性能测试并实现分类。本发明能够获得较高的分类准确率。
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