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公开(公告)号：CN116027198A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211563671.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R31/367 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/096 , G01R31/378 , G01R31/392
Abstract: 本发明涉及基于联合加权域对抗网络的锂电池健康状态估计方法，属于新能源技术领域。该方法包括以下步骤：S1：不同时间序列间的相似性评估；S2：进行堆叠双向长短时记忆神经网络的特征提取，然后基于改进域对抗网络的锂电池荷电估计，最后基于InfoNCE模块的特定信息保留。本发明针对锂离子电池标签数据获取难度大、实验流程复杂、环境试验多样等问题，实现锂离子电池数据信息之间的共享；在面对多种电池测试流程和多种电池老化试验条件场景下，考虑如何实现自动提取优良老化特征的同时，提高锂离子电池健康状态预测的准确性。在一定程度上弥补数据信息不充足的限制，对实现复杂环境下的锂离子电池健康状态预测是十分有意义的。
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公开(公告)号：CN113077795B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110368665.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通道注意力传播与聚合下的声纹识别方法，属于信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：原始语音离散信号的二阶小波散射变换；S2：多尺度特征的声纹映射编码；S3：声纹编码的相似度评估。本发明通过小波散射变换获取多尺度的短时语音特征，采用基于通道注意力传播和聚合的时延神经网络对多尺度特征进行映射得到声纹编码，以提高声纹识别的准确性与鲁棒性。本研究兼顾了长时与短时语音的处理，为含有短时语音数据的声纹识别，提供了新的技术手段，亦可迁移到其他语音处理领域，作为声纹编码的获取方法之一。
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公开(公告)号：CN111860427B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010752388.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级类八维卷积神经网络的驾驶分心识别方法，属于驾驶智能化技术领域。首先，为了保证样本的多样性，建立了一个由2468个视频组成的集中于6种驾驶行为的1234个参与者的分散注意力数据集。其次，设计了一个具有八维卷积混合(OLCM)块的轻量级CNN。第三，针对之前的轻量级努力提出了三个新颖点来保证OLCMNet的有效性。通过使用点态卷积(PC)将特征映射分割成多个分支，用深度卷积(DC)替代每个分支的普通卷积，OLCM块被设计用来减少空间冗余和连接密度。在OLCMNet的最后阶段增加了一个挤压激发(SE)模块。本方法应用在ADAS就可以实时提供最优的控制策略。
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公开(公告)号：CN111818056B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202010657907.0
申请日：2020-07-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链的工业互联网身份认证方法，属于工业互联网安全技术领域。该方法包括S1：发送户节点注册、认证请求；S2：CMF节点出块时间间隔内，根据各个节点的信用值从大到小生成出块节点名单；S3：完成用户节点的注册、认证工作，记账节点向其他CMF普通节点广播用户信息，各普通节点收到消息后存入本地授权用户表单；用户节点认证完成后，由CMF记账节点生成Token同时发送给用户节点和相应的IISP；S4：用户凭借从CMF获取的Token与相应的IISP建立连接，获取服务。本发明能较好的适用于工业互联网应用场景，在传统身份认证方法的基础上提高了一定的安全性，并满足一定的吞吐性能要求。
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公开(公告)号：CN113113000B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110367779.0
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应掩膜和分组线性变换的轻量级语音识别方法，属于数据处理领域。该方法包括以下步骤：S1：基于自适应掩膜注意力机制的编码；S2：基于分组线性变换。本发明从模型算法角度出发，为解决语音识别在边缘计算设备上的轻量化部署难题提供一种新的方法，通过基于自适应掩膜的局部注意力机制提取语音特征的局部信息并与融合全局信息，使用基于分组线性变换的解码网络，完成对语音高层抽象特征的轻量化解码。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077795A
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN202110368665.8
申请日：2021-04-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通道注意力传播与聚合下的声纹识别方法，属于信号处理领域。该方法包括以下步骤：S1：原始语音离散信号的二阶小波散射变换；S2：多尺度特征的声纹映射编码；S3：声纹编码的相似度评估。本发明通过小波散射变换获取多尺度的短时语音特征，采用基于通道注意力传播和聚合的时延神经网络对多尺度特征进行映射得到声纹编码，以提高声纹识别的准确性与鲁棒性。本研究兼顾了长时与短时语音的处理，为含有短时语音数据的声纹识别，提供了新的技术手段，亦可迁移到其他语音处理领域，作为声纹编码的获取方法之一。
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公开(公告)号：CN112579795A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011583073.X
申请日：2020-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F40/279 , G06F40/35 , G06N3/04 , G06N5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱嵌入表示的智能问答方法，属于自然语言处理领域。该方法具体包括：S1：构建知识图谱嵌入表示模型，对知识图谱中三元组的实体E和关系R进行嵌入表示，分别为实体矩阵A和关系矩阵B；S2：利用实体识别技术抽取出输入语句的实体es和关系rs；S3：查询实体es和关系rs对应的向量和S4：向量和与实体矩阵A构建三元组并输入到S1模型中再评分；S5：找出得分最优的向量对应的实体eM即为答案。本发明能够保留原三元组特征的低维度向量，推理出原有知识图谱中不存在的实体，从而提高智能问答系统的准确性和丰富性。
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公开(公告)号：CN111984760A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010681826.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态知识选择的对话生成方法，属于自然语言处理领域。该方法将双方的对话内容通过BERT模型嵌入，把回复内容的知识选择认为是序列决策过程，根据前面几轮对话的选择知识，联合推断出要选择的对话内容。本发明不仅能减少知识提取的多样性造成的歧义，还能够使回复过程选择更合适的知识，从而提高了回复的内容的合理性和准确性。
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公开(公告)号：CN111930014A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010814214.8
申请日：2020-08-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种动静态数据混合驱动的Hammerstein非线性工业系统简约灰箱子空间辨识方法，属于控制理论与控制工程非线性系统辨识领域。该方法包括：S1：采集系统动态数据和静态数据；S2：选择和处理Hammerstein非线性系统模型，得到预测模型；S3：构建Hammerstein非线性系统动态简约模型；S4：构建Hammerstein非线性系统静态简约模型；S5：利用递阶拉格朗日最优加权方法求解系统参数融合辨识。本发明同时采用动静态数据，基于分解的简约模型，避免对额外中间参数的估计，降低估计模型的方差、提高模型精度。
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公开(公告)号：CN111860427A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010752388.6
申请日：2020-07-30
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量级类八维卷积神经网络的驾驶分心识别方法，属于驾驶智能化技术领域。首先，为了保证样本的多样性，建立了一个由2468个视频组成的集中于6种驾驶行为的1234个参与者的分散注意力数据集。其次，设计了一个具有八维卷积混合(OLCM)块的轻量级CNN。第三，针对之前的轻量级努力提出了三个新颖点来保证OLCMNet的有效性。通过使用点态卷积(PC)将特征映射分割成多个分支，用深度卷积(DC)替代每个分支的普通卷积，OLCM块被设计用来减少空间冗余和连接密度。在OLCMNet的最后阶段增加了一个挤压激发(SE)模块。本方法应用在ADAS就可以实时提供最优的控制策略。
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