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公开(公告)号：CN118430586A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410490790.X
申请日：2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空频谱特征与软标签纠正的语音情感识别方法，属于语音情感识别领域。该方法为：1)划分样本为清晰样本(即有情感主标签的语音样本)与模糊样本(即无情感主标签的样本)；2)构建时空主干网络提取语音的时空特征；3)确定软标签纠正策略，为模糊语音样本的使用提供有效方案；4)设计用于连续变量的类间差异损失函数以便用于模型训练参数更新；5)通过与多种不同方法进行对比，验证所提方法的有效性。本发明专利考虑在模型训练过程同时进行软标签纠正，实现语音的动态情感特征提取，缓解情感表达存在的模糊性与情感认知存在的主观性对语音情感识别的误导。该方法能够实时对模糊语音的软标签进行纠正，增加语音情感识别模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN118199936A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410235165.0
申请日：2024-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于感染率衰减的预测蓝牙病毒传播趋势与范围的方法，该方法首先整合多元数据，接着，基于这些数据系统初始化，生成路网、节点及节点的移动轨迹。然后，根据初始化的系统和参数，构建预测蓝牙病毒传播的模型。该模型在离散时间点上遍历节点，获取节点的位置及其信号辐射范围内的邻居，并计算节点当前的状态。随着节点的移动和时间的推进，系统重复该过程，直至达到预测的结束时间。最后，系统根据每个离散时间点上节点的状态，输出各种状态节点数量随时间的变化规律，从而预测蓝牙病毒传播的趋势与范围，并以结果图的形式呈现给用户。本方法能快速了解病毒在特定区域内的传播情况，为防控决策提供有力支持。
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公开(公告)号：CN117892825A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410041432.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于造谣和辟谣对抗的智能混合辟谣方法，属于传播动力学领域。该方法为：1)根据实际应用场景引入参数来刻画各种因素对谣言传播的影响，构建微分动力系统以模拟谣言在在线社交网络中的传播过程；2)确定造谣方和辟谣方的策略形式，量化造谣和辟谣双方的收益；3)根据造谣方和辟谣方双方的博弈关系，建立动态博弈模型；4)根据庞特里亚金最大值/最小值原理，推导出一个最优性系统用于求解博弈模型5)基于前向后向扫描法，设计了一种算法为最优性系统提供数值解；6)通过与多种不同方法进行对比，验证所提方法的有效性，给出相应的最佳混合辟谣策略。本发明考虑到造谣和辟谣行为之间的对抗和相互影响关系，更符合谣言在在线社交网络中的传播。辟谣方能根据造谣方的行为相应地调整自己的策略以获得最有利的结果，所提出的混合辟谣方法能对谣言传播进行实时且有效的控制。
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公开(公告)号：CN116881843A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310838017.3
申请日：2023-07-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/241 , G06F40/30 , G06V10/40 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G10L25/63 , G10L25/30 , G10L25/03
Abstract: 本发明涉及基于跨模态特征状态转移的多模态情感分析系统及方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：提取文本、视觉和声学特征，对视觉和声学特征求均值获取初始态特征；S2：用跨模多头注意力机制进行文‑视和文‑声特征交互；S3：用推土机距离和平均绝对误差约束交互过程，通过求取均值得到感染态和恢复态特征；S4：用记录矩阵保存平衡特征中的初始态、感染态和恢复态的信息，构建类似SIS模型的状态转移过程，用平均绝对误差约束该过程；S4：用自适应加权联合平衡和均值文本特征，结合均方误差与上述约束函数构建损失函数训练模型。本发明实现多模态特征的准确提取和多模态信息交互增强，具有较强的多模态情感分析能力。
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公开(公告)号：CN111881262B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010783807.2
申请日：2020-08-06
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多通道神经网络的文本情感分析方法，属于计算机技术领域。该方法包括步骤：1、将文本进行分词并映射为词向量矩阵；2、使用长短时记忆网络和卷积神经网络提取文本的高层上下文特征和原始上下文特征；3、利用多通道结构提取并融合不同视距的高层上下文特征和原始上下文特征，并通过局部注意力机制对各通道的特征进行加权，生成全局特征；4、利用全局注意力模块突出全局特征中的重要信息，最后使用Top‑K池化策略对特征进行筛选；5、利用自适应加权损失函数减少训练数据类不平衡对模型的影响。本发明能分析文本情感并对文本所表达的情感分类，实现了文本特征的准确提取和增强，具有较强的文本情感分析能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113038427B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202110227576.1
申请日：2021-03-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信誉机制和DPOS的区块链跨区域认证方法，属于区块链领域。该方法为：S1：初始化各个区域链；S2：需要入网的车辆节点发送认证请求，认证通过后作为投票节点加入到所在区域的链中；S3：车辆根据自身信誉评分对基站节点进行投票，得票数前N的基站节点负责一个周期的区块生产；S4：主链进行DPOS共识；S5：主链与区域链通信，获取车辆信息，信誉分数，实现车辆到新区域的安全认证；本发明在保证车辆之间安全认证的前提下，采用分区域认证和信誉度评分机制，提升了车辆间认证的效率，考虑到节点之间的竞争，使表现好的节点能获得更高收益，尤其适用于计算能力有限的车联网智能终端设备。
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公开(公告)号：CN111935674B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010826399.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的车联网分层认证方法，属于车联网技术领域。该方法包括：S1：基于区块链的分层证书服务模型，在主流的区块链平台上构建由三级认证机构组成的分层认证网络；S2：分层信誉共识机制；S3：基于信誉积分和两次共识间隔内的认证行为对链上实体进行动态管理，即剔除不可靠认证实体和新认证实体的加入；S4：快速或安全性验证，快速验证时间效率高，安全性验证能提升在远距离复杂通信场景中实体的可靠性。本发明能有效保证分布式认证实体的可靠度和安全性，同时基于信誉积分的共识机制使得共识的可扩展性和效率也得到提升，新的验证方式使得证书验证在安全性和时间效率上的选择更加灵活。
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公开(公告)号：CN113158875A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110412323.1
申请日：2021-04-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/284
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态交互融合网络的图文情感分析方法及系统，属于人工智能领域，包括对图文进行预处理，分离出文本和图像，并采用词嵌入技术处理文本，采用图像处理技术处理图像；使用空洞卷积神经网络、双向长短时记忆网络和注意力机制构建文本特征提取模块，使用深度卷积网络构建视觉特征提取模块；设计面向图文的多模态交互融合网络，并采用多个具有不同神经元的多模态交互融合网络建模不同粒度的图文相关性；融合不同粒度的图文特征，并通过多层感知机获取图文情感倾向；使用交叉熵作为损失函数，并使用带有热启动的Adam优化器训练模型。
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公开(公告)号：CN108764077B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201810462767.4
申请日：2018-05-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于卷积神经网络的信号调制分类方法，涉及信号调制分类领域。该方法的步骤为：1、同时利用平滑伪Winger‑Ville分布和Born‑Jordan分布，将接收到的信号转换成时频分布图；2、由于不同调制信号的时频图像不同，因此利用卷积神经网络自动提取这两种时频分布图的特征；3、利用多模融合模型将这些不同的时频图像特征进行融合；4、利用多层感知机完成信号的分类任务。本发明提出的基于卷积神经网络的信号调制分类方法，相对于传统的调制分类方法，利用了卷积神经网络自动提取特征，提高了信号在低信噪比下的识别性能。
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公开(公告)号：CN111935674A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010826399.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的车联网分层认证方法，属于车联网技术领域。该方法包括：S1：基于区块链的分层证书服务模型，在主流的区块链平台上构建由三级认证机构组成的分层认证网络；S2：分层信誉共识机制；S3：基于信誉积分和两次共识间隔内的认证行为对链上实体进行动态管理，即剔除不可靠认证实体和新认证实体的加入；S4：快速或安全性验证，快速验证时间效率高，安全性验证能提升在远距离复杂通信场景中实体的可靠性。本发明能有效保证分布式认证实体的可靠度和安全性，同时基于信誉积分的共识机制使得共识的可扩展性和效率也得到提升，新的验证方式使得证书验证在安全性和时间效率上的选择更加灵活。
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