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公开(公告)号：CN103347250B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310302843.2
申请日：2013-07-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 一种动态调整多媒体广播单频网区域的方法，涉及通信技术领域，它根据有无MBMS用户分布，将小区分成有MBMS用户的单频网中心小区α、有MBMS用户的单频网边缘区域β和没有MBMS用户的单频网边缘小区γ；依次比较有MBMS用户的单频网边缘区域小区中MBMS用户数，大于门限值则开启此小区的单频网传输模式，否则将该目标小区列为没有MBMS用户的小区集，其中的MBMS用户该小区可选择性的用PTP或者用MBSFN承载来提供MBMS业务；依次检验边缘没有MBMS用户小区对整个单频网的贡献度。通过用户分布及贡献度，使得能够更加合理的动态调整MBSFN区域，避免不必要地保留小区资源的同时也提高了无线频谱利用率。
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公开(公告)号：CN105389379A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510809492.3
申请日：2015-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705
Abstract: 本发明提出一种基于文本分布式特征表示的垃圾稿件分类方法，该方法采用基于词典和统计策略的中文分词算法对稿件文本进行分词处理，利用word2vec中基于Negative-Sampling算法的Skip-Gram模型，选取线性核的支持向量机，对稿件的文本向量进行训练，得到SVM的稿件分类模型，明显提高了稿件类别判别的正确率，使稿件类别判别的精确度得到较大改善与提高。
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公开(公告)号：CN118400641A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410534298.8
申请日：2024-04-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的多纤芯频谱分配方法，应用于光通信领域的空分复用弹性光网络。本发明在将深度强化学习应用于空分复用弹性光网络的同时，设计一种多纤芯频谱分配子算法。首先，将业务请求信息与当前光网络中频谱使用状况作为深度强化学习中智能体的输入。其次，智能体在动作空间中选择一条路径中的一条纤芯，若该纤芯有满足业务需求的频谱资源，则直接分配相应频谱给业务；若频谱资源不足，则启动多纤芯频谱分配子算法。子算法通过将业务分割为更小的子业务，并将这些子业务分配在同一条路径的多个纤芯中，进一步利用频谱碎片，从而提高频谱资源的利用效率，减少业务阻塞率。
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公开(公告)号：CN118367946A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410534301.6
申请日：2024-04-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于信噪比(Signal to Noise Ratio，SNR)和路径度量(Path Metric，PM)值的自适应初始列表大小及列表扩展大小的选取方法；该方法提出通过信噪比来决定起始列表大小同时通过译码失败时的PM值决定下一次译码列表扩展大小来降低译码复杂度。在译码之前，首先根据信噪比来选择合适的起始列表大小进行译码，若通过校验，则视为译码成功，结束译码；若未通过校验，则计算排序后的路径度量值的前L条路径的路径度量平均值与2L条路径的路径度量平均值的平均值，用来衡量下一次译码的前L'条路径的路径度量的平均值，得到下一次译码应该扩展的列表大小ΔL。与传统的AD‑SCL译码算法相比，该方法有效地降低了算法的复杂度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112487291B
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202011362395.1
申请日：2020-11-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/33 , G06F16/335 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理，特别涉及一种基于大数据的个性化新闻推荐方法及系统，所述方法包括获取历史数据，对数据集进行预处理操作，并进行预处理；对数据构建特征工程，建立用户属性特征、用户时序特征、新闻属性特征、上下文属性特征以及新闻标题语义特征；根据特征的重要性对特征进行选择，保留重要性最高的前50％的特征作为选择的特征；根据选择的特征建立深度学习模型并进行模型融合操作，利用该模型对实时数据进行预测，将预测的点击率大于0.75的新闻推荐给用户；本发明可以对海量特征进行有效地特征选择，在保证效果的前提下，能减小特征维度，加快模型的训练时间，提高效率，同时降低对内存的要求。
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公开(公告)号：CN105389379B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201510809492.3
申请日：2015-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出一种基于文本分布式特征表示的垃圾稿件分类方法，该方法采用基于词典和统计策略的中文分词算法对稿件文本进行分词处理，利用word2vec中基于Negative‑Sampling算法的Skip‑Gram模型，选取线性核的支持向量机，对稿件的文本向量进行训练，得到SVM的稿件分类模型，明显提高了稿件类别判别的正确率，使稿件类别判别的精确度得到较大改善与提高。
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公开(公告)号：CN108223274A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711261506.8
申请日：2017-12-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于RBF神经网络的大型风力机变桨距系统辨识方法，首先，本发明在传统神经网络辨识算法技术的基础上采用输出敏感度法对网络结构进行动态优化改进，采用英国Garrad Hassan Partners公司的Bladed风力机仿真软件控制仿真获取实验数据，风速v和桨距角β作为输入信号，发电功率P作为输出信号。进而，结合系统辨识原理，利用模型本身及相关的测量信息搭建辨识系统框架。其次，由于神经网络强大的非线性映射能力将RBF用于辨识算法，在系统输入信号激励下，使辨识系统输出无限逼近系统实际功率输出。最后，针对网络学习速率难以选取的问题，提出梯度下降法和优化算法相结合的方法导出网络结构的最优学习速率。本发明具有较强自适应能力和抗干扰能力，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN107975457A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711147579.4
申请日：2017-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: F03D7/04
Abstract: 本发明请求保护一种抑制风速波动干扰的风电机组变桨控制方法，涉及到风力发电变桨控制领域。首先，为了避免风电机组非线性造成的控制混沌效应，进而在额定风速以上的恒功率点对风电机组进行线性化；同时考虑到传统PID控制器在功率精度控制上难以达到满意的效果，进而设计了一种滑模控制器。其次，针对滑模控制导致的控制过程出现的抖动问题，采取了对风速波动干扰进行预估补偿的方法。最后，为了解决机组大惯性导致的控制过程时滞效应，利用了卡尔曼滤波器和牛顿拉夫逊算法对有效风速进行预测，从而对桨距角进行补偿。本发明提出的控制方法能够很好的降低滑模抖动，提高系统的响应速度，同时能很好的稳定输出功率，具有一定的实用价值。
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公开(公告)号：CN103546930A
公开(公告)日：2014-01-29
申请号：CN201310522464.4
申请日：2013-10-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种用于无线网络群组切换的方法。由多个移动站组成的群组进行越区切换时时，首先利用预先设置的门限把需要切换的移动站组成一个临时的小网络，并且在这个小网络中选出一个桥梁群组用户，其中桥梁用户配备了两套收发器，允许同时在两个不同频率的网络进行通信，由桥梁群组用户为临时小网络中的其他群组用户转发源基站发送的信息。通过桥梁群组用户实现源接入站到目标接入站之间的切换，当桥梁群组用户进入目标网络之后，其他的群组用户在通过桥梁群组用户和目标接入站之间的协商，有序进入目标接入站。通过该方案，本发明可以显著地减少了群组切换过程中的碰撞，从而减少了移动站业务中断的时间，并能够与现有的无线网络兼容。
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