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公开(公告)号：CN119719802A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411877818.1
申请日：2024-12-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/22 , G06F18/25 , G06F18/20 , G06F16/36 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及一种基于BERT和图对比学习的异构本体匹配方法及系统，属于语义web和深度学习相结合的领域。本发明通过语义特征提取模块提取本体内部三元组信息构建语料库，将语料库输入BERT模型微调参数，利用微调后的BERT模型生成实体的语义特征向量；再通过图对比学习模块依据本体图的拓扑结构执行图采样，产生两个视图。通过选定正负样本并设定损失函数实施训练，生成实体综合特征向量；最后采用相似度计算模块计算不同实体对的最终相似度得分。本发明能够有效地利用本体图的拓扑结构来提取结构特征，克服了传统结构特征无法充分表达实体间复杂结构关系的问题，提升了匹配的准确性。
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公开(公告)号：CN114282425B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202011592786.2
申请日：2020-12-29
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆工业大数据创新中心有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及一种混合增强原型网络的行星齿轮箱故障诊断方法，属于仿真分析技术领域。该方法包括以下步骤：S1、获取行星齿轮箱振动数据；S2、构建混合增强原型网络；S3、将行星齿轮箱训练集数据输入混合增强原型网络，通过支持数据集获取原型，并结合查询数据集进行优化训练；S4、输入测试集数据，输出故障诊断结果。本发明中的混合增强原型网络，采用Inception网络模块进行多尺度特征提取，降低了模型参数数量的同时增加了网络对输入数据不同尺度的适应性；同时采用DenseBlock网络模块学习不同尺度特征经过2个特征提取块的混合特征，增强了网络的非线性，从而提高了行星齿轮箱故障诊断效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114629501B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210259969.5
申请日：2022-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种机械加工过程状态信息的边缘数据分类压缩方法，属于数据压缩领域，包括S1：在边缘侧通过传感器采集机械加工过程状态信息边缘数据为原始数据；S2：原始信号数据利用自相关系数和平稳度判定算法将其自动识别并分类为稳变信号、缓变信号、振动信号和其他信号；S3：对S2所得到的稳变信号数据先进行一阶差分、再经过游程编码和算术编码进行压缩；S4：对S2所得到的缓变信号数据先采用BP神经网络进行拟合，再采用算术编码对神经网络进行压缩保存；S5：对S2所得到的振动信号数据通过2DDCT变换、多项式拟合量化、二进制缩减法和算术编码结合进行压缩；S6：对S2其他信号数据直接采用算术编码进行压缩存储。
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公开(公告)号：CN117978648A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410260475.8
申请日：2024-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0816 , H04L41/082 , H04L67/06 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种基于IEC 61499的动态可重构配置方法，属于工业控制网络配置领域，包括S1：用户在工业控制网络配置模块中输入配置指令，工业控制网络配置模块在IEC 61499功能块库中调用相应的功能块，并构建功能块网络；S2：用户在动态可重构配置模块中输入重构请求，动态可重构配置模块根据重构请求生成重构命令，并将重构命令发送至工业控制网络配置模块；工业控制网络配置模块解析重构命令，对功能块网络进行重构；S3：工业控制网络配置模块将功能块网络转换为XML配置文件；S4：工业控制网络配置模块通过调用配置接口将配置文件下发到软PLC中；S5：软PLC动态解析下发的配置文件，并转发至相应的执行设备中。
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公开(公告)号：CN117880324A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410043962.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/12 , H04L67/133 , H04L9/40
Abstract: 本发明属于工业物联网数据安全技术领域，具体涉及一种基于国际数据空间的工业数据安全传输方法，包括构建生产车间工业数据管理系统，从MetaData Broker接收工业数据消费者IDS连接器发送的工业数据请求，并将该工业数据请求转发到目标工业数据提供者对应的目标IDS连接器；目标IDS连接器进行身份认证，若身份认证通过，则目标工业数据提供者根据该工业数据请求调用对应的数据资源，并对所调用的数据资源进行AES加密处理和Base64编码转换得到请求资源数据；IDS连接器遵循已制定的交互合约完成数据传输，工业数据消费者对接收到的请求资源数据进行逆向处理得到原始数据资源；本发明提供了安全可信的传输环境。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117873943A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410242053.8
申请日：2024-03-04
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于OPC UA和本体语义模型的现场设备配置方法，属于工业物联网领域，包括S1：OPC UA组合服务器根据输入的设备信息对现场设备进行OPC UA信息建模；S2：现场设备配置模块提取现场设备配置信息和OPC UA模型的地址空间中的信息，生成对应的信息本体；将支持IEC 61131‑3标准的PLC程序转化为可执行技能模型，形成功能本体；S3：现场设备配置模块根据自定义属性函数SPARQL访问OPC UA地址空间的数据；S4：现场设备配置模块根据需要配置的信息生成XML格式的配置文件，访问OPC UA服务器对外的信息接口，实现配置信息的下发；S5：现场设备配置模块将现场设备的配置文件下发到现场设备中，完成控制。
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公开(公告)号：CN117807112A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311863839.3
申请日：2023-12-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/2453 , G06F16/242 , G06F17/16 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于计算机查询技术领域，具体公开了一种基于离散樽海鞘算法的SPARQL查询优化方法，包括：将SPARQL SELECT查询的基本图模式BGP抽象为完全有向图G，然后构建权重矩阵W；将基本图模式BGP的三元组的不同顺序作为樽海鞘算法的初始种群，根据构建的权重矩阵W利用离散樽海鞘算法计算出SPARQL查询的最优的执行顺序，将最优的执行顺序作为SPARQL查询的顺序进行查询。通过本发明的方法能够找到SPARQL查询的三元组的最佳的查询顺序，提高SPARQL查询的查询效率。
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公开(公告)号：CN117579655A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311523258.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 龙虹毓 , 王晶 , 魏旻 , 陈俊生 , 陈昌川 , 何智光 , 陈昕 , 何维晟 , 何梓杰 , 黄昭成 , 詹小胜 , 赵胤豪 , 张亚垅 , 江振光 , 胡俊燕 , 彭禾欣 , 喻腾飞 , 李梓 , 谈力
Abstract: 本发明涉及电动汽车领域，具体涉及一种基于边缘服务器的电动汽车充电需求感知方法及系统，包括确定目标区域内每一个目标应用场景的设备的型号；基于摄像头的部署位置，以最小化响应时延和部署成本为优化目标建立边缘服务器位置部署问题；采用改进遗传算法求解边缘服务器位置部署问题，得到边缘服务器放置策略；根据边缘服务器放置策略，每个摄像头将采集的视频分解为多个视频单元传输到对应的边缘服务器上进行任务卸载；边缘服务器处理接收到的视频单元得到对应的单元组合信息，并将单元组合信息传输到云端；云端根据边缘服务器提供的单元组合信息进行综合判断和预警；本发明提前感知充电需求进行合理安排与预警，缓解充电排队时间过长问题。
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公开(公告)号：CN114553697B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202210165015.8
申请日：2022-02-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/0896 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04W24/02 , H04W24/06 , H04W28/08 , H04W72/0446 , H04W72/12
Abstract: 本发明涉及一种面向工业无线与TSN融合的网络调度方法，属于工业无线与TSN融合领域，基于面向工业无线与TSN融合的网络架构：S1：用户对SDNC进行配置管理；S2：SDNC计算数据流在工业无线网络和TSN网络中传输的优先级；S3：SDNC下发融合网络拓扑信息至IWNM，IWNM在融合网络通信前得到所有信道数据包每次传输的传输状态和传输时刻记录；S4：IWNM预测未来一个时间段里不同信道的数据包在每次传输时的传输状态；S5：IWNM选择优质可用信道；S6：IWNM设计时隙信道资源模块调度表，配置到工业无线网络各个节点中；S7：CNC对融合网络数据流在TSN网络中的传输进行调度。
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公开(公告)号：CN116109292A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310175951.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/09
Abstract: 本发明属于故障诊断领域，具体涉及一种基于联邦半监督学习的风机齿轮箱故障诊断方法，包括：在中心服务器使用标签样本训练全局模型，并下发给各客户端；各客户端使用本地的无标签数据集进行无监督训练；中心服务器收集各客户端模型参数，依据局部模型的可靠性进行参数的加权聚合；服务器和客户端之间交替进行有监督训练和无监督训练，直至全局模型满足训练精度。本发明在保护数据隐私的前提下，充分利用客户端的无标签数据，提高模型泛化能力，协同多个客户端实现模型共享，能够实现高精度的风机齿轮箱故障诊断。
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