-
公开(公告)号：CN109559059B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN201811542570.8
申请日：2018-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于回归决策树的光纤生产规则制定方法，属于机器学习、大数据处理技术领域，具体包括步骤：101收集光纤生产过程中的光棒数据和光纤数据并对光棒数据和光纤数据进行预处理操作；102对光棒数据进行特征工程构建操作；103建立决策树回归模型；104通过交叉验证对模型进行调优；105根据决策树分裂的路径获得光纤生产规则。本发明主要是通过对光纤生产过程中的光棒数据和光纤数据进行预处理和分析提取特征，建立决策树回归模型，并对模型进行优化，通过决策树分裂的路径获取光纤生产的规则。
-
公开(公告)号：CN109255506B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN201811401139.1
申请日：2018-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据的互联网金融用户贷款逾期预测方法，包括：101数据预处理操作：根据用户行为、用户基本信息、信用评分数据预处理操作；102根据七折交叉验证法对数据进行划分操作；103根据对抗网络生成模型扩展训练集；104根据用户行为、用户基本信息、信用评分数据进行特征工程构建操作；105建立4个机器学习模型，并进行线性回归模型融合操作；106通过已建立模型基础，根据用户基本信息设置人工阈值规则预测用户是否违约。本发明运用大数据实现互联网金融风险机构由传统“事后堵截”的手段转变为“预先识别”，识别高违约用户。
-
公开(公告)号：CN114327048A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111485852.0
申请日：2021-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于脑机接口领域，具体涉及一种基于脑电信号和眼电信号的机械臂控制方法及系统，包括：首先处理采集的运动想象离线数据，采用LWT‑CSP方法对信号特征提取，并通过SVM算法生成离线分类模型；利用分析采集到的单次和双次眼电信号的峰值，为眼电信号设置合适峰值阈值；通过分阶段的方式融合眼电和脑电信号实现了二分类运动想象多种控制指令的生成；用户使用运动想象脑电和眼电信号控制机械臂运动；本发明为丧失上肢活动功能的患者控制辅助机械臂提供了新的控制方式，使其可控制机械臂运动。
-
公开(公告)号：CN107944913B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201711164670.7
申请日：2017-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据用户行为分析的高潜在用户购买意向预测方法，包括：101数据预处理，对电商用户历史行为数据集进行预处理操作；102样本定义与打标，根据用户历史消费行为，以有交互的用户产品对为关键字构建样本；103训练集测试集划分，采用时间窗口划分法，将历史数据划分为训练集与测试集；104特征构建，对用户的历史行为数据进行特征工程构建；105算法设计与实现，首先对特征群特征选择和对数据集进行不平衡数据的处理，随后本发明提出一种两层模型迭代学习算法预测最终结果。本发明基于时间跨度45天的电商用户历史行为数据，建立预测模型，从而预测未来5天用户是否下单候选商品集合P中的商品。
-
公开(公告)号：CN114048749A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111374828.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/295 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于命名实体识别领域，具体涉及一种适用于多领域的中文命名实体识别方法，该方法包括：对中文命名实体数据集进行特定的领域分类；采用样本学习法对领域分类后的数据进行采样，得到数据集，将数据集输入到模型的共享编码表示层；通过域分类器，得到数据的所属领域概率分布，各领域专家层提取领域独有特征，公共专家层根据所属领域概率分布综合各领域专家的特征，将各专家层提取的特征输入到对应的CRF层，得到实体识别结果；本发明将多任务学习技术应用到中文命名实体识别领域中，不同域的数据被单独视为一个训练任务并设计特定的多专家模型结构来提取域独有特征和域共有特征，使不同域之间相互辅助，提升识别效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113889281A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111361534.3
申请日：2021-11-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/70 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理领域，具体涉及一种中文医疗智能实体识别方法、装置及计算机设备；所述方法包括获取中文医疗领域的文本数据，对文本数据构建出字典树，采用词向量模型提取出字符的字特征；对每个字符通过字典树查找出对应的多个匹配词，采用注意力机制将多个匹配词整合，输出字符的词特征；对每个字符进行拆分，并通过卷积神经网络提取出每个字符的字形特征；将字特征、词特征和字形特征进行多元特征自适应融合；将融合后的多元特征输入到基于卷积神经网络和循环神经网络的混合模型中，输出文本的上下文向量；利用条件随机场进行标签约束，识别出对应的智能实体；本发明通过自适应融合多种特征丰富底层信息，从而提高实体识别能力。
-
公开(公告)号：CN106599913B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201611115834.2
申请日：2016-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签关联性定义关系矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的增加；S104对每个类簇中的数据用多标签分类器进行训练学习；S105根据投票原则把每个分类器的结果进行合并，预测出标签。本发明通过层次聚类方法对数据进行聚类，并且在聚类时考虑标签关联性来降低簇内标签的不平衡性，从而提高重采样方法生成新数据的可靠性，降低噪声数据的概率。
-
公开(公告)号：CN109934349A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910137261.0
申请日：2019-02-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明请求保护一种基于剪枝搜索的简单吃墩博弈求解方法，其特征在于，包括以下步骤：101、建立决策树：102、建立哈希表：103、数据预处理：104、建立策略图：105、搜索决策树；106、查找缓存值：主要通过对简单吃墩博弈的数学原理进行研究，建立可以精确求解的剪枝树，通过递推遍历给定范围内的所有低阶实例，建立哈希缓存表，再通过数据地预处理与数据结构地等价转换，准确地求出给定实例地最优解，并且时间效率较朴素的极大极小搜索有巨大提升。简单吃墩博弈是桥牌和塔罗牌等经典吃墩博弈的真子博弈，因此本发明能够帮助桥牌或塔罗牌玩家在博弈时更精确地分析策略，能够帮桥牌或塔罗牌的计算机智能程序降低搜索空间，从而提升它们的时间效率。
-
公开(公告)号：CN109165284A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810961117.4
申请日：2018-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F17/27
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的金融领域人机对话意图识别方法，包括：101对金融领域人机对话所产生的文本数据的预处理；102对于给定文本数据集进行划分；103根据人机对话的数据进行文本数据特征的构建，包括特征提取，文本向量化；104针对构建完成后的特征，进行降维，稀疏处理；105针对文本数据，建立机器学习模型，来对未知的人机对话进行意图识别。本发明提出利用机器学习来对文本数据进行预测，对已知标签的文本数据训练而得到模型，来预测未知标签的文本数据(该问题属于多分类问题)，从而获取该对话所表达的意图(多分类概率最大的概率)。
-
公开(公告)号：CN108814565A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810724230.0
申请日：2018-07-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器信息融合和深度学习的智能中医健康检测梳妆台，属于人机交互领域。该梳妆台包括多维传感器信号采集单元、信息融合单元、信号控制与处理单元。信息融合单元通过wide&deep算法进行时域信息融合：使用LSTM算法对脉搏信号进行特征提取作为wide部分，再使用Fast-RCNN算法对用户面部信息进行特征提取作为deep部分，最后利用协同滤波对脉搏特征和面部特征进行综合特征提取；信号控制与处理单元根据中医的望诊和脉诊作为先验知识对提取的用户面部特征和脉搏特征进行健康综合评估，再根据用户的健康综合评估给出建议。本发明使用方便且多维信号对用户健康状态判断准确性更高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
115
records
(took 0.028 seconds)
