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公开(公告)号：CN118433129A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410498381.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种语义通信码率控制方法，属于通信技术领域。该方法包括：构建在动态通信环境中用户差异化语义通信性能和效率的优化场景；通过码率来构建关于语义通信效率优化问题，即在满足用户对于语义通信质量最低需求下，最大化语义编码对于通信带宽的利用率；针对环境动态变化的特性，设计一种基于经验数据训练的模拟网络，其根据当前信噪比和码率输出对应的语义性能和语义效率；基于DQN的码率控制算法得出控制策略；定义DQN算法相应的组成部分，令语义编码器同时在环境中探索与训练，并更新码率控制决策的模型参数。本发明根据当前通信环境自适应地选择能够最大化语义效率的码率，从而减轻传输带宽的压力。
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公开(公告)号：CN118397410A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410490995.8
申请日：2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06V10/74 , G06V10/40
Abstract: 本发明涉及一种偏好感知的多模态数据服务方法，属于计算机数据挖掘领域，通过感知用户长短期兴趣偏好特征表示以及多模态异质信息特征增强技术，通过对用户的交互历史进行建模，形成具有多模态内容的用户长期实体兴趣偏好特征表示。对于短期交互历史，在提取其多模态特征表示后，通过短期预测模块挖掘用户的短期偏好嵌入。最后经过数据服务实体预测层，充分融合感知用户长短期兴趣偏好特征，得到具有丰富信息包含丰富语义和用户偏好嵌入，并与候选实体嵌入特征进行匹配预测，为用户提供实现高性能数据服务。
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公开(公告)号：CN118394512A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410498416.4
申请日：2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种边端协同智能卸载方法，属于无线通信领域。该方法包括：构建在卫星边缘计算网络中多任务并行部分卸载优化场景；通过任务队列、任务处理与任务卸载模型构建系统能耗的长期平均值优化问题，其在相关约束条件下以最小化系统能耗的长期平均值；采用李雅普诺夫优化框架将长期多时隙优化问题解耦为能够在每个时隙中求解的确定性问题；将系统能耗的长期平均值优化问题拆分为在线任务卸载子问题和在线资源分配优化子问题，并基于MADRL的在线任务卸载策略求解卸载策略子问题；在输出卸载决策的前提下，引入李雅普诺夫辅助的DRL框架和多智能体近端策略优化MAPPO算法，基于凸优化的资源分配算法求解剩余的资源分配优化变量。
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公开(公告)号：CN118368323A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410461871.7
申请日：2024-04-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L67/2871 , H04L67/2885 , H04L67/288 , H04L67/10 , H04L67/12
Abstract: 本发明涉及一种支持边缘异构设备接入的物联网中间件系统设计方法，属于边缘计算领域。本发明通过引入边缘计算思想，将数据处理任务下沉至边缘节点并通过建模方法优化能耗和计算时延，降低网络带宽的消耗和缓解云服务器的计算压力，同时支持不同类型设备的接入和管理。该系统包括数据接入、处理、缓存、消息队列和基础功能模块，通过统一管理和转换不同通信协议和数据格式，实现了对底层设备异构性的屏蔽，并提供实时数据推送等功能。通过此设计方法不仅为物联网在水利行业等领域的应用提供了有效的解决方案，而且具有重要的实践意义和经济价值。
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公开(公告)号：CN118215110A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410505553.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种系统能耗自适应控制方法，属于通信技术领域。该方法包括：构建在超密集网络中集成MIMO技术的基站能耗优化场景；构建系统能耗和用户数据丢失加权优化问题，即通过调节基站休眠模式、天线数量以及用户连接策略，最小化系统能耗与用户数据丢失；将超密集网络环境建模为部分可观测马尔可夫决策过程，运用多智能体近端策略优化算法，并对比两个时隙间的网络相似度，辅助智能体的决策过程，减少基站休眠模式转换频率；通过迭代训练的方式，使模型根据当前网络状态和用户需求做出最优的自适应基站控制决策。本发明在保障用户QoS的同时，最大程度降低了系统能耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116976468A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310968664.6
申请日：2023-08-01
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种安全可靠的分布式学习方法，属于机器学习领域，具体包括以下步骤：S1：在服务器收到客户端模型后，针对每个客户端的局部迭代轮次精度来分别与局部模型测试精度、临时全局模型以及上一个时期的全局模型进行比较，计算客户端模型的信誉分数，并把信誉分数进行保存；S2：延迟梯度平均更新：客户端不间断的进行本地更新，并通过梯度校正项来补偿梯度老化现象。本发明可提高全局模型的可靠性和稳健性。
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公开(公告)号：CN116975920A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310968056.5
申请日：2023-08-01
Abstract: 本发明涉及一种保护强度可调的隐私数据采集方法，属于信息安全领域，该方法包括差分隐私数据采集、志愿者选择、差分隐私方差计算、同态加密方差计算和隐私预算调整。本方法采用一种基于差分隐私的数据采集方案，通过借助同态加密方案为标准，可以根据二者统计后的误差动态调整隐私预算，减少了由于隐私预算设定困难而导致的数据可用性降低以及用户隐私泄露风险。同时，该方案隐私预算调整方式简单，抽样操作减少了时间成本且同态加密易于实现，适用于多种不同场景下的数据采集。
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公开(公告)号：CN116782351A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310916431.1
申请日：2023-07-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种节能模式下的分组切换方法，属于通信技术领域。通过分组方法动态管理用户的接入与切换为现存用户提供足质足量的服务，以及提升切换效率，并使小区不发生过载且也不浪费资源。提出的分组切换方法主要是依据用户的业务类型对切换用户以及节能补偿小区进行分组划分，并根据用户所需的资源以及补偿小区提供的资源的大小关系，动态地划分用户组以及进行用户组地接入。该方法充分保障了用户的业务需求，提高了小区资源的利用率。
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公开(公告)号：CN116489226A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310457801.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种服务质量保障的在线资源调度方法，属于通信技术领域。该方法研究了边缘服务器资源协调和动态任务调度，目的是依靠现有网络资源实现更高的用户QoS。通过联合网络吞吐量和长期平均响应时延构建了用户QoS评估模型。为了对QoS进行优化，考虑到任务调度的时间连续性，采用一种基于多智能体双向协调网络的在线任务调度算法来进行调度决策的长期奖励学习，以实现长期全局最优的资源协调。相比于集中式学习，多智能体双向协调网络添加了双向循环神经网络作为智能体之间的通信层进行信息交流和暂存，有效降低了复杂性。
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公开(公告)号：CN116467751A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310457844.8
申请日：2023-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/62 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种带有隐私保护的关联规则学习方法，属于数据安全领域。该方法包括：用户分组：将用户分成三个小组，这三个小组的用户在频繁模式挖掘方面具有相似的贡献度；候选频繁1项集的构建：通过对第一组用户数据的采集，构建可能为频繁1项集的候选项集；频繁1项集的核对：通过对第二组用户数据的采集，筛选前一组用户得到的候选项集，完成频繁项集的核对；频繁模式挖掘：通过对前一组用户核对后的频繁项集，采用推测机制构建候选的频繁模式，并使用第三组用户完成候选频繁模式的核对，最终实现频繁模式的挖掘。本发明能够安全地使用数据，并且能够快速地挖掘数据中出现的频繁模式，从而实现了数据间关联规则的安全挖掘。
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