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公开(公告)号：CN111210085B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202010039863.5
申请日：2020-01-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及数据挖掘技术领域，具体涉及一种基于多视图集成学习的煤矿瓦斯浓度预警方法，检测当前煤矿瓦斯浓度风险等级，若当前煤矿瓦斯浓度风险等级大于事故阈值，则进行预警提示，包括：读取煤矿瓦斯浓度数据集，进行预处理后分成训练集和测试集；计算特征间的互信息和特征与标签之间的互信息，得到关联矩阵；利用视图内特征间互信息之和分析视图的充分冗余性，利用典型相关分析技术分析视图间条件独立性，利用二者通过有监督的方式将单视图数据构造为多视图数据；在多视图构造结果上利用多视图集成学习算法融合各个视图上的结果，得到煤矿瓦斯浓度风险等级。本发明能够综合利用当前煤矿瓦斯浓度监测数据，提高预警准确度。
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公开(公告)号：CN114764547A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210241484.3
申请日：2022-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于工业炼钢加热炉钢坯加热温度控制技术领域，具体涉及融合机理与深度学习的加热炉钢坯温度预测方法及装置，包括实时采集加热炉数据，并利用机理模型计算的得到融合数据后输入到混合模型预测温度，机理模型与深度学习的融合方式是将通过机理知识得到的温度分布与原有加热炉加热过程数据进行时间维度的拼接，随后提取数据的内部特征输入到长短期记忆网络，进一步捕获数据的时序性特征并对钢坯出炉温度做出准确预测，本发明既保留了钢坯加热过程的物理学特征，又适应了如今大数据环境下加热炉钢坯加热过程数据的数据特点，提升了温度预测的精度。
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公开(公告)号：CN111814016B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202010668010.8
申请日：2020-07-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，特别涉及一种混合粒度多视图新闻数据聚类方法，该方法包括：采用TF‑IDF方法对原始的混合粒度多视图新闻数据进行特征选择，得到统一标签粒度的多视图新闻数据；计算该数据的TF‑IDF值，根据TF‑IDF值数据进行映射，得到各个视图的特征向量空间；计算各个视图的信息熵以及各个视图的权重；根据各个视图的权重对特征向量空间中的值进行加权融合，得到各视图的特征矩阵；采用多视图K‑means算法对融合后的特征矩阵进行聚类；本发明通过特征选择对不同粒度进行统一的标签生成处理，使各个视图的特征统一到相同的粒度，同时通过信息熵来反映不同视图对聚类簇结构的贡献程度，从而使聚类后的效果更好。
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公开(公告)号：CN111552882B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010386342.7
申请日：2020-05-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于数据分析领域，为一种新闻影响力计算方法、装置、计算机设备及存储介质；其中方法包括采集历史新闻数据，确定出新闻来源平均阅读数指标和新闻类型热度指标；按照用户行为增长率选择出用户行为趋于稳定的历史新闻数据；确定出与用户行为相关的新闻评论数指标和新闻阅读数指标；对不同的历史新闻数据进行划分出多个事件编号；建立出影响力计算模型；从相同事件编号的历史新闻数据中，按照各指标确定出该历史新闻数据的影响力，并打上等级标签；通过BP神经网络对所述影响力计算模型进行训练；将待计算新闻数据输入到训练后的影响力计算模型中，输出结果。本发明考虑到对新闻影响力更有支持性指标，使得影响力计算模型的准确率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112948743B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110325141.0
申请日：2021-03-26
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于数据处理领域，具体涉及一种基于时空融合的煤矿瓦斯浓度缺失值填充方法，该方法包括：对噪声数据进行识别及处理；基于时间维度对数据的缺失值进行填充；基于空间维度对数据的缺失值进行填充；将时间和空间维度的填充结果进行融合，从而得到最终结果；本发明将离线数据作为模型构建的训练集，并将生成的模型应用于生产环境中的数据，能够综合利用各种煤矿瓦斯浓度监测数据，提高模型泛化能力，降低填充误差。
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公开(公告)号：CN111814016A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010668010.8
申请日：2020-07-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/906 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于数据挖掘领域，特别涉及一种混合粒度多视图新闻数据聚类方法，该方法包括：采用TF-IDF方法对原始的混合粒度多视图新闻数据进行特征选择，得到统一标签粒度的多视图新闻数据；计算该数据的TF-IDF值，根据TF-IDF值数据进行映射，得到各个视图的特征向量空间；计算各个视图的信息熵以及各个视图的权重；根据各个视图的权重对特征向量空间中的值进行加权融合，得到各视图的特征矩阵；采用多视图K-means算法对融合后的特征矩阵进行聚类；本发明通过特征选择对不同粒度进行统一的标签生成处理，使各个视图的特征统一到相同的粒度，同时通过信息熵来反映不同视图对聚类簇结构的贡献程度，从而使聚类后的效果更好。
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公开(公告)号：CN108154172B
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201711390560.2
申请日：2017-12-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及高性能图像识别领域，特别涉及基于三支决策的图像识别方法；所述方法包括训练样本数据集图像；利用样本数据集图像对基于三支决策的分类器进行训练，得到待识别图像所需要的分类器，即基于三支决策的图像识别分类器；对所述待识别图像进行分割；把待识别图像划分为三个区域；对基于三支决策分类器分割出的延迟决策区域进行迭代分类处理；对剩下的延迟决策区域进行判断，是否达到临界值；当延迟决策区域达到临界值，说明待识别图像已经不可再分割，然后对所有的正区域识别；本发明可以充分利用图像中有用信息，使图像识别技术和三支决策理论结合起来，达到更高的识别率。
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公开(公告)号：CN107145888A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710345936.1
申请日：2017-05-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供一种视频字幕实时翻译方法，包括：对从视频中截取的原始图像进行多通道提取，获得多个单通道图像；基于MSER算法，分别提取原始图像和多个单通道图像的MSER区域；计算出各个MSER区域与其背景区域之间的局部对比度，并根据各个局部对比度，确定是否将对应的MSER区域滤除；确定各个MSER区域的边界关键点；以边界关键点作为分类筛选特征，对滤除后所剩各个MSER区域通过训练好的SVM进行分类筛选，获得文本区域；根据竖直方向上每相邻两个文本区域之间的距离，对各个文本区域进行文本行区分，根据同一文本行上每相邻两个文本区域之间的距离，对同一文本行的各个文本区域进行分类；基于分类后各个文本区域进行视频字幕实时翻译。
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公开(公告)号：CN106759546A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611252546.1
申请日：2016-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: E02D33/00
CPC classification number: E02D33/00
Abstract: 本发明属于地铁工程技术领域，特别涉及一种基于改进多变量灰色预测模型的地铁基坑变形预测方法及装置；所述方法包括获取m个监测点的基坑原始沉降值序列；利用基坑原始沉降值序列生成基坑累计沉降值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑背景值序列；采用多变量灰色预测模型，根据基坑累计沉降值序列计算基坑变形发展趋势参数；根据基坑变形发展趋势参数计算基坑沉降预测值序列；本发明降低了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测值预测误差，优化了多变量灰色预测模型的基坑沉降预测效果；本发明装置可以实现地铁基坑围护结构中多个监测点的变形预测，更好的分析基坑的变形情况，是解决地铁基坑变形预测的有效设备。
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