-
公开(公告)号：CN113672819B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202110572916.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9536 , G06F9/50 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开一种基于推荐感知和协作边缘缓存的内容请求处理系统，包括网络信息获取模块、移动边缘缓存系统模型搭建模块、推荐列表生成模块、用户体验质量计算模块、请求处理策略生成模块；本发明综合考虑了终端的个性化需求，结合了“软缓存”这一观点，给出了对内容请求的最佳处理方式，同时通过对缓存友好的启发式算法确定对内容请求的最佳处理地点，很大程度上提高了用户的QoE(Qualityof Experience，体验质量)。
-
公开(公告)号：CN112631717B
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202011514515.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F9/455 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开基于异步强化学习的网络服务功能链动态部署系统及方法。系统包括信息获取模块、神经网络训练模块、虚拟网络功能放置模块、放置校验模块和数据库；方法步骤为：1)获取服务功能链请求；2)生成虚拟网络功能的放置方式，并完成虚拟网络功能的放置；3)判断服务功能链请求中所有虚拟网络功是否均放置成功，若是，则接受所述服务功能链请求；否则，拒绝所述服务功能链请求，释放已占用的资源。本发明将单个服务功能链部署问题建模为一个有限步数的马尔科夫决策过程，优化目标为最大化接受率和长期平均收益，以此来适应强化学习方法架构。
-
公开(公告)号：CN112860429B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202011595152.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F9/50 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算系统中任务卸载的成本效率优化系统及方法。方法步骤为：1)搭建移动边缘计算系统；2)计算能量成本和时间成本；3)设置任务的卸载决策变量，并建立用户服务体验增益模型；4)利用用户服务体验增益模型确定任务Ri的卸载决策；5)计算成本效率；6)确定基于任务卸载优先级的任务卸载方案。系统包括移动边缘计算系统、能量成本和时间成本计算模块、单任务卸载决策生成模块、任务卸载成本效率计算模块、任务卸载方案生成模块和数据库。本发明可以实现移动边缘计算系统能量‑时间成本效率最大化。
-
公开(公告)号：CN111813084B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202010662863.0
申请日：2020-07-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机械装备故障诊断方法，具体包括以下步骤：步骤S1：对机械设备的主要数据源和次要数据源进行数据采集并进行预处理，得到数据集；步骤S2：采用5折交叉验证方法，将数据集分为训练集、验证集和测试集；步骤S3：基于CNN和BD‑LSTM建立故障诊断模型，将训练集输入故障诊断模型中提取隐藏特征后进行训练，并输出诊断结果。本发明采用BD‑LSTM进行平滑跟踪和预测结果，处理了由于操作和环境干扰引起的不确定性；传感器监测数据采用CNN和BD‑LSTM并行提取隐藏特征，两条没有相关性的路径输出都会影响预测，且可根据预测的误差校正网络中的每个参数。
-
公开(公告)号：CN114493034A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210135460.X
申请日：2022-02-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种面向区域流量预测的时空全局语义表示学习方法，S1建立面向区域流量预测的时空全局语义表示学习模型ST‑GSP，ST‑GSP包括依次排列的语义流编码器、transformer编码器和融合过程；语义流编码器对不同距离的空间依赖关系和外部因素的影响进行编码；transformer编码器用于捕获不同尺度的时间依赖关系之间的相关性；融合过程融合了历史表示和未来时间间隔上的外部因素，以获取最终的表示；S2采用自监督学习的方法对ST‑GSP进行训练；S3将待预测时间点之前的历史数据输入训练好的ST‑GSP，ST‑GSP的输出即为待预测时间点的流量。本发明方法利用了更详细的时间信息作为位置编码，增强了对区域流量预测的准确性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113672819A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110572916.4
申请日：2021-05-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9536 , G06F9/50 , G06F16/957
Abstract: 本发明公开一种基于推荐感知和协作边缘缓存的内容请求处理系统，包括网络信息获取模块、移动边缘缓存系统模型搭建模块、推荐列表生成模块、用户体验质量计算模块、请求处理策略生成模块；本发明综合考虑了终端的个性化需求，结合了“软缓存”这一观点，给出了对内容请求的最佳处理方式，同时通过对缓存友好的启发式算法确定对内容请求的最佳处理地点，很大程度上提高了用户的QoE(Qualityof Experience，体验质量)。
-
公开(公告)号：CN112187872B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202010932408.8
申请日：2020-09-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种移动边缘计算网络下内容缓存和用户关联优化方法，步骤为：1)建立超密集移动边缘计算系统；2)获取信息数据；3)初始化超密集移动边缘计算系统的参数；4)确定当前t时刻的内容缓存策略at和用户关联策略bt；5)修正当前t时刻的用户关联策略bt；6)计算超密集移动边缘计算系统中总平均系统成本7)判断t>T是否成立，若不成立，则令t＝t+1，返回步骤4)，若成立，则进入步骤8)；8)选取最优内容缓存a和最优用户关联策略b。本发明给出了基站内容的最佳缓存，通过基于匹配论的懒重新关联算法确定用户关联策略，很减低了系统成本，提高了用户的服务质量。
-
公开(公告)号：CN112035745A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010903794.8
申请日：2020-09-01
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F16/9535 , G06Q30/06 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于对抗学习与双向长短期记忆网络的推荐算法，其包括以下步骤：第一步、预先定义符号A1)异构信息网络定义；A2)异构信息网络中的路径定义；A3)在异构信息网络G中，定义用户u到物品i的节点连接序列作为路径，定义为p＝[v1,v2,…,vl],p∈P；第二步、建模如下：S1、建模嵌入层，用初始化节点向量表示；S2、构建序列建模层，将第S1步骤中初始化得到的向量表示作为输入，并应用到现有的利用基于注意力机制的双向LSTM模型中来优化节点的向量表示并学习模型中系数矩阵和偏移向量；S3、设置预测层、最终计算概率；S4、构建对抗学习模型。本发明通过学习对抗性正则化项，加入到损失函数中，优化模型，缓解异构网络中节点关系噪声的问题，提高节点嵌入的鲁棒性，保证推荐的准确度。
-
公开(公告)号：CN110619418A
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201910681939.1
申请日：2019-07-26
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及水质环境测量领域，本发明提出的一种基于混合模型组合算法的多特征水质预测方法，包括：S1、建立水质预测数据集；S2、对数据集进行预处理，包括去噪、缺失值填充和数据归一化操作；S3、基于SARIMA和LSTM组合多特征预测方法构建水质预测模型；S4、使用上述水质预测模型预测未来一段时间内水质变化趋势。该方法将序列分为两部分来处理，其中SARIMA算法处理目标序列线性信息，LSTM算法结合水质和天气影响因素来处理目标序列复杂多变的非线性部分信息，最后对两部分信息做融合得到完整预测值。
-
公开(公告)号：CN110332996A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910611784.4
申请日：2019-07-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热成像的大功率微波加热预警系统及方法，包括微波加热设备端、红外热成像模块和摄像机，还包括可编程逻辑控制台和上位机。本发明基于红外热成像的大功率微波加热过程预警系统及方法，可以实时采集大功率微波加热环境下工业物料的温度分布和最高温度值，根据区域的最高温度值大小智能的调节被加热物料的温度变化，有效避免因局部区域温度过高而发生安全事故。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
93
records
(took 0.038 seconds)
