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公开(公告)号：CN115933187A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211235123.4
申请日：2022-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种偏振体全息彩色双目波导显示系统，包括微像源、准直透镜、双层波导、第一入耦合光栅组、第二入耦合光栅组、出耦合光栅组，所述第一入耦合光栅组设计工作在蓝色光波段，包括两层反射式偏振体全息光栅，其中液晶分子在两层中旋转方向相反但周期性保持相同，从而可以实现对左旋圆偏振光的衍射和右旋圆偏振光的衍射。所述第二入耦合光栅组设计工作在红色和绿色光波段，包括四层反射式偏振体全息光栅，第一层对红色右旋圆偏振光衍射，第二层对红色左旋圆偏振光衍射，第三层对绿色右旋圆偏振光衍射，第四层对绿色左旋圆偏振光衍射，该结构实现了用单彩色微像源将彩色信息传播到人眼双目处的功能，且该结构体积小，重量轻，效率高。
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公开(公告)号：CN114578828A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210292480.8
申请日：2022-03-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明公开一种基于空间约束A星算法的移动机器人路径规划方法：该方法首先构建出机器人工作环境的栅格地图，并在此基础上标记出可通行栅格和不可通行栅格，还在A星算法中引入机器人实体覆盖栅格矩阵S约束和安全制动距离L约束，最后在改进A星算法基础上寻找出起点至终点的最短可行路径，使得机器人能够顺利通过，安全的达到目标位置。本发明能够适应不同分辨率的栅格地图，动态的调整机器人在栅格地图中机器人实体覆盖栅格矩阵S，安全制动距离L,精准的规划出符合机器宽度、且安全的路径。
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公开(公告)号：CN114254501A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111526989.6
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机图形技术领域，公开了一种大规模草地渲染与仿真方法，包括如下步骤：步骤1、生成草场模型，所述草场模型中包含至少一个草块，所述草块中有若干个随机种子，通过所述随机种子将所述草场模型随机化，并生成草叶数据和骨骼；步骤2、根据所述草叶数据和骨骼对随机后的草场模型进行模拟，以得到动态的草场模型；步骤3、使用基于草块的管理方法对所述草场模型进行剔除；步骤4、使用曲面细分对经过剔除的草场模型进行高效渲染。本发明计算力要求低，算法高度并行化，针对大规模草地渲染效果更优。
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公开(公告)号：CN111651656A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010488720.2
申请日：2020-06-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/955
Abstract: 本发明公开了一种基于代工模式的动态网页爬虫方法及系统，包括：接收业务信息，配置爬虫参数，业务评估，做准备工作；分配系统资源，发起多个独立进程的业务爬虫；采用模拟浏览器模式，对动态网页原始URL进行爬取，并返回目标静态数据内容的URL；审查URL的有效性和非重复性，并审查后的爬取任务，构造生产任务消息列表，发起多个线程的生产爬虫；采用自动化程序模式，对静态的URL页面进行爬取，并返回目标数据和附件文件；对返回内容处理并存储；导出数据。本发明分别构造了业务爬虫和生产爬虫，基于代工模式对动态网页和静态内容采取不同的爬取策略，最大限度地利用系统资源，实现对动态网页数据进行大规模、快速爬取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110232638A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910521883.3
申请日：2019-06-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于节点重要性与局部扩展优化的重叠社区识别方法，包括下列主要步骤：S1，首先通过改进的聚类系数方法得到社区网络的种子节点，根据聚类系数结果进行重要性排序，将满足阈值条件的节点作为核心节点；S2，选择完核心节点后，采取节点与社区的相似度办法选取其邻居节点组成初始核心社区；S3，然后利用自适应函数进行初始核心社区的局部扩充；S4，最后，对于自由节点和相似度较高的社区进行一个全局的社区优化，最终得到划分较好的重叠社区。S5，对划分的重叠社区进行模块度计算以评估社区划分的质量。本发明能在稀疏程度不同的网络上准确发现重叠节点和对应的重叠社区、算法的时间复杂度和空间复杂度较低以及有更高的划分质量。
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公开(公告)号：CN108536838A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810330888.3
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种基于Spark的极大无关多元逻辑回归模型对文本情感分类方法，包括：将训练样本数据集存储于HDFS中；Spark平台从HDFS中读取数据生成RDD；Spark平台将数据的预处理任务分为多个任务组，对每个任务组中存储有读取数据的RDD进行预处理，将预处理的结果存入HDFS中；训练极大无关多元逻辑回归模型，经过求解得到极大无关多元逻辑回归分类器；将分类器输出到HDFS中；从HDFS中读取经过预处理的待预测文本的数据和训练得到的分类器；获取待预测文本的情感分类。本发明在Spark计算框架下并行方法求解，模型训练更加快速，更适合大数据场景下的文本情感分类；降低了传统多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；能够对待预测样本数据进行精确情感分类。
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公开(公告)号：CN114353825B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202111480088.8
申请日：2021-12-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护基于无迹卡尔曼滤波的磁力计在线校准算法，包括以下步骤：初始阶段，在空间中任意旋转磁力计，采集一段时间的数据；根据采集的磁力计数据进行椭球拟合；根据磁力计误差模型与拟合结果得到误差参数矩阵，完成磁力计初始校准；在行进过程中使用无迹卡尔曼滤波实时估计误差，对磁力计进行校准；利用校准后的磁力计输出进行航向估计，并对陀螺仪解算的航向进行修正。实验结果表明，本发明的磁力计校准方法，与磁力计未校准和仅进行初始校准磁力计的行人导航算法相比，闭环误差分别下降了6.17％和2.8％，有效地校准了磁力计，并抑制了行人导航中的航向角发散，提升了导航精度。
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公开(公告)号：CN112507115A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011418248.1
申请日：2020-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/242 , G06F40/289
Abstract: 本发明公开了一种弹幕文本中情感词的分类方法及装置，包括以下步骤：对Python爬取到的弹幕数据进行预处理，判断待分类弹幕数据中是否包含情感词，若不包含则直接利用GRU分类器进行分类得到分类结果；若包含情感词，则构造弹幕文本领域的多维弹幕情感词典，并在所述多维弹幕情感词典基础上，构造文本情感计算分类器；采用模型融合的集成学习策略构造弹幕情感分类模型；将测试集数据输入到弹幕情感分类模型中，得到弹幕的情感分类结果。本发明扩展了情感词典，利用GRU、朴素贝叶斯和七维情感计算分类方法作为基分类器，根据各个基分类器得到的结果进行投票融合输出最终情感分类结果，解决弹幕短文本情感词分类问题。
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公开(公告)号：CN108595568A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810332338.5
申请日：2018-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于极大无关多元逻辑回归的文本情感分类方法，所述方法包括：获取文本数据，并对所述文本数据进行预处理；在第一模型的代价函数基础上，通过引入相关参数惩罚项，获取第二模型的代价函数；将预处理得到的训练数据输入第二模型的代价函数的导函数，并进行求解得到第二模型；所述第一模型为多元逻辑回归模型，所述第二模型为极大无关多元逻辑回归模型；将预处理得到的待预测数据输入所述第二模型，得到待预测数据中每个文本条目所属的情感类别。通过添加不相关约束项使得针对冗余数据具有较高的鲁棒性；降低了传统的多元逻辑回归模型的复杂度，具有更强的泛化能力；进而能够对获取的目标文本数据中文本条目进行精确分类。
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