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公开(公告)号：CN117807206A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850219.6
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F40/30 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及基于意图匹配的多方人机对话方法，属于自然语言处理领域。该方法包括以下步骤：S1:利用预训练的BERT语言模型，提取对话文本的局部对话层意图嵌入表示；S2:通过图模型描述对话中实体间的关系，用对话实体嵌入的均值初始化会话嵌入，再经过L层图卷积学习，得到全局话语层意图表示；S3:在描述多方对话过程的图模型中，将边集初始化为邻接矩阵，通过2层图卷积学习基于说话人意图表示，得到说话人角色意图表示；S4:将全局话语层意图表示和说话人层意图表示进行图对比学习，优化对话意图表示，与基于三个不同水平的意图构建下一句回复预测任务相统一。本发明能更好地理解对话内在结构和意图，准确预测下一句回复。
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公开(公告)号：CN117806730A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311850250.X
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F9/445 , H04W28/084 , G06F30/20 , G06N7/01 , G06F9/50 , G06F111/18
Abstract: 本发明涉及一种面向MEC的依赖任务卸载方法，属于移动边缘计算技术领域。该方法包括如下步骤：S1、基于数字孪生技术构建构建MEC网络架构，其中，所述MEC网络架构包括通信模型和计算模型；S2、根据所述MEC网络架构将在依赖关系约束下的任务分配策略问题转化为混合整数非线性规划问题，并进一步将依赖任务卸载问题优化为马尔可夫决策过程；S3、通过A3C算法对所述混合整数非线性规划问题和马尔可夫决策过程进行求解，以获取依赖任务卸载的最优资源分配策略。本发明通过解决依赖感知任务的边缘协作卸载问题来最小化系统的能耗。
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公开(公告)号：CN116164880A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211622727.4
申请日：2022-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01L25/00 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明涉及基于CNN‑GRU神经网络的压力传感器故障检测方法，属于物联网领域。该方法包括建立压力传感器节点的故障模型和基于CNN‑GRU神经网络的压力传感器阵列故障检测；CNN和RNN网络作为常见的深度学习故障诊断方法存在着局限性。CNN网络仅能提取时间序列实时特征，不能挖掘数据在时间维度上的特征。RNN存在梯度消失或爆炸的缺点。针对上述问题，提出了CNN‑GRU的神经网络故障检测方法，该方法能充分挖掘数据分别在时间和空间上的特征，从而提高对压力传感器阵列信号故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN110782524B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN201911024676.3
申请日：2019-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T17/00
Abstract: 本发明涉及一种基于全景图的室内三维重建方法，属于三维重建技术领域。该方法包括以下步骤：S1：线段检测：检测图像中的轮廓线段；S2：线段分组：对图像进行消失点检测，即场景中笛卡尔坐标系三个坐标轴的方向，把线段分组三个方向的线段集合；S3：交点检测：构建无向图，通过约束条件判断真假交点，通过最小生成树来确定坐标的递推顺序；S4：坐标提升：实现像素坐标系到球坐标系，再到三维空间坐标系的转换。利用全景图像视野广，易获取的特点，采用经典几何方法，结合全景几何与曼哈顿世界约束，能够较精确的获取场景中的空间几何信息，同时以线段作为计算因子，数据量小，能在短时间内获取场景的三维线模型。
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公开(公告)号：CN113095084B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110279367.1
申请日：2021-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于边缘计算与物联网领域，涉及一种物联网中语义服务匹配方法、装置及存储介质；所述方法包括从用户对智能对象的使用频率和平均使用时间中获取用户对智能对象的初始兴趣；利用初始兴趣对偏好强度的影响和偏好强度对智能对象使用事件的影响，建立出联合分布模型来提取用户的偏好强度；利用超平面时间感知知识图谱嵌入模型获取智能对象之间的动态关系，估计出智能对象之间的社会相似度；根据用户的偏好程度和智能对象之间的社会相似度，构建出语义服务匹配模型；接收来自用户或智能对象的服务请求，基于语义服务匹配模型进行相似度匹配，输出用户与智能对象之间的服务匹配结果；本发明保障服务发现的有效性、扩展性和服务匹配结果的精确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114285606A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111490438.9
申请日：2021-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及物联网智能化安全管理，特别涉及一种针对物联网管理的DDoS多点协作式防御方法，包括构建基于边缘计算和区块链的多点协作式防御模型，依据节点的计算能力和存储能力将节点划分为共识节点、验证节点、普通节点，节点间共享其自身生成的防御信息；每个节点基于所设计的EdgeDefense防御方法进行单点防御和生成防御的信息；本发明相比于传统的单点防御，多点协作式防御模型将孤立的各节点通过区块链有机地结合起来，实现了网络内的多点协作式防御。利用区块链进行防御信息的共享，充分利用了区块链去中心化、防篡改、匿名性和可追溯性的特点，实现了防御信息的可信互享。
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公开(公告)号：CN113114722A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110285692.9
申请日：2021-03-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于边缘计算与物联网领域，具体涉及一种基于边缘网络的虚拟网络功能迁移方法，该方法包括：实时监测边缘服务器节点的信息，根据该信息生成节点列表；采用空闲资源和负载阈值机制对节点列表中的各个节点进行筛选，得到3个候选节点；构建马尔科夫决策，根据马尔科夫决策对3个候选进行策略选择；在进行策略选择过程中，采用深度Q学习训练构建最优选择策略模型，输出最优选择结果；本发明采用空闲资源和负载阈值机制通过对数据分析和负载预测，筛选出3个候选节点，降低了问题复杂度。
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公开(公告)号：CN112927240A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110249702.3
申请日：2021-03-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，具体涉及一种基于改进的AU‑Net网络的CT图像分割方法，该方法包括：获取待分割的脑CT图像，对获取的脑CT图像进行预处理；将处理好的图像输入到训练好的改进AU‑Net网络中进行图像识别分割，得到分割后的CT图像；根据分割后的脑CT图像识别脑出血区域；改进的AU‑Net网络包括编码器、解码器以及跳跃连接部分；本发明针对脑出血CT图像出血部位大小及形状差异性较大而导致分割精度较低的问题，提出了一种基于编码‑解码结构，在该结构中设计了一种残差八度卷积模块，使得模型能更精确的分割识别图像。
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公开(公告)号：CN110730471A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911025799.9
申请日：2019-10-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区域用户兴趣匹配的移动边缘缓存方法，属于缓存技术领域。该方法包括以下步骤：S1：建立区域用户偏好模型；S2：建立联合缓存优化策略；S3：建立缓存系统模型；S4：设计缓存算法。使用本发明的缓存机制时，可以在满足缓存视频多样化下，达到视频缓存增益的最大化，与当前缓存机制相比，可以有效的提升视频缓存效益和用户的QoE，为未来5G场景下的大规模超高清视频的缓存与在线观看，提供一种有效的解决方案。
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公开(公告)号：CN106411733B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610810802.8
申请日：2016-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/721 , H04L12/803
Abstract: 本发明请求保护一种基于链路实时负载的SDN动态负载均衡调度方法，包括：控制器获取拓扑信息和收集网络的状态信息；控制器为网络中的路径设置一个权重，并以此作为路径的选择依据，从跳数最少的路径中选择权重最小的一条作为初始路径；计算网络负载均衡度，如果负载均衡度大于给定的阈值，返回第一步；否则，进入第四步；定位出负载最高的链路并检测该链路是否存在大流，如果检测大流，方法结束；否则，进入下一步；第五步：针对检测到的大流满足限定的条件，选择满足限定条件的大流进行调度，若该链路存在多条满足条件的大流，则优先调度更大的流，实现高效的负载均衡。本发明在研究数据中心网络的拓扑架构和流量特征的基础上，充分利用了SDN网络的集中式控制的优势，提出了一种基于链路实时负载的SDN动态负载均衡调度算法。
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