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公开(公告)号：CN109246155A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811363645.6
申请日：2018-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信任管理的无线传感器网络防御信任攻击的方法，属于通信技术领域。该方法主要包括以下步骤：步骤1)直接信任计算过程：通过模糊综合评判模型和设计的控制因子对节点的直接信任进行计算；步骤2)间接信任计算过程：对收集到的推荐信任进行筛选，然后基于偏离度对多个推荐信任分配权值，最后计算出间接信任；步骤3)综合信任计算过程：首先融合直接信任与间接信任得到当前综合信任，然后结合当前综合信任值和上一周期的综合信任值得到综合信任值。本发明提供的基于信任管理的无线传感器网络防御信任攻击的方法能有效地处理信任模型攻击，提升信任评估的准确性。
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公开(公告)号：CN109242552A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810961118.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的商铺定位方法，包括：101对数据进行预处理操作；102根据记录时间对数据进行划分操作；103根据一定规则构建每条样本的候选集；104对数据进行打标操作；105对数据进行特征工程构建操作；106建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；107通过已建立的模型，根据用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据定位用户所在商铺。本发明主要是通过对用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据进行预处理和分析提取特征，建立多个机器学习模型，从而定位用户当前所在商铺，使得商家能够在在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务。
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公开(公告)号：CN105824251B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201610332849.8
申请日：2016-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及人工神经网络控制与机器人导航领域，公开了一种基于神经网络的仿生趋温行为方法，包括：1)环境建模，将温度分布情况通过高斯函数进行建模；2)线虫肌肉结构建模，将线虫全身建模成多关节连杆结构；3)运动学建模，构建了线虫一次偏转运动过程；4)偏向角度建模，根据线虫头部结点前后两个时刻的温度差和该时刻与最适温度的差值，通过一个非线性函数求出下一时刻的偏转角度；5)人工神经网络建模，构建三层人工神经网络结构，对偏转运动过程中的非线性函数进行拟合。本方法对研究生物体趋温性行为的本质具有重要的理论意义。同时，对爬虫机器人的神经网络构建、步态控制、运动策略选择和偏转运动控制等方面的研究具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN107086935A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710457666.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于WIFI AP记录的机场客流分布预测方法，涉及大数据挖掘处理技术领域，从控制中心获取WIFI AP记录进行预处理操作，通过WIFI AP接入设备数量分类WIFI AP，为各类WIFI AP分别构建训练样本集，使用各自的训练样本集分别构建回归模型，根据回归模型获取测试样本集，集合第一类模型和第二类模型的测试样本集获得预测结果，预测机场客流分布。本发明利用相关特性，使用数据挖掘及机器学习的相关方法，对机场的客流分布进行预测，达到有效利用机场资源。
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公开(公告)号：CN107067283A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710267098.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0202
Abstract: 本发明请求保护一种基于历史商家记录及用户行为的电商消费客流量预测方法，涉及计算机信息获取和机器学习技术。本发明通过读取商家的历史电商消费记录及用户的浏览消费记录，并进行数据预处理操作。然后对数据集进行提取添加新特征，通过建立一种时间序列的回归模型，最后进行预测未来每天通过电商消费客流量。本发明利用商家电商记录特性，对未来每天使用电商消费客流量进行预测，商家可以优化运营，降低成本，并改善用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106886569A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710026254.4
申请日：2017-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于MPI的ML‑KNN多标签中文文本分类方法，涉及文本分类和机器学习中的多标签分类算法。为解决ML‑KNN算法在具体实现中大规模文本分类问题和求解优化问题，控制计算的时间和空间的开销，本发明采用的技术方案是，采用MPI编程实现中文文本数据的预处理、特征提取、ML‑KNN算法及分类的并行化。相比传统的串行多标签中文文本分类方法，本发明极大的提高了多标签中文文本分类的效率。同时，在数据量一定的情况下，算法的效率一般会随着计算资源(进程数)的增加而增加。值得一提的是，在基于MPI并行化ML‑KNN步骤中，对数据集进行划分时既可以以样本为单位划分，又可以以特征为单位划分，这使得本发明在处理高维文本数据的时候，具有更大的优势。
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公开(公告)号：CN106875670A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710131675.3
申请日：2017-03-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种Spark平台下基于GPS数据的出租车调配方法，包括：101从调度中心获取出租车历史GPS数据部署到Spark平台上，对数据做并行地预处理操作；102在Spark平台下对出租车历史GPS数据进行分析，提取特征建立回归模型；103在Spark平台下对出租车的实时GPS数据进行提取并预测其未来的路径、终点位置以及到达时间；104根据预测结果对出租车的调配进行优化。本发明主要是在Spark平台下解决出租车调配问题，通过对出租车历史GPS数据的分析，提取特征建立回归模型，从而预测出租车未来的GPS路径、终点位置以及到达时间，继而对出租车的调配进行优化。
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公开(公告)号：CN106803265A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710011320.0
申请日：2017-01-06
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T5/002
Abstract: 本发明公开了一种基于光流法和卡尔曼滤波的多目标跟踪方法，首先，通过光流法处理输入视频帧。其次，经光流聚类处理去除离群点。然后，经形态学膨胀和改进的中值滤波处理，进而实现对运动目标的准确获取。最后，根据所获取的目标信息，使用卡尔曼滤波方法处理后续图像序列，并对运动目标进行预测，从而实现对运动目标的有效跟踪。本发明无需训练分类器和构建目标模板，通过聚类处理后能够更好的用光流信息标记运动目标。
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公开(公告)号：CN106803082A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710059062.3
申请日：2017-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于条件式生成对抗网络的在线笔迹识别方法，包括：101用户注册模块：用户的基本信息；102接收模块：接收到用户输入的一段文字信息，包括：书写文字的风格、书写文字的力度、书写文字的间距；103条件式生成对抗网络：在笔迹签名数据集上以类别标签为条件训练对抗网络，可以根据标签条件信息，生成对应的方向数字特征；104笔迹鉴定模块：通过条件生成对抗网络挖掘用户的个性化笔迹，鉴别是通过对抗网络签名判别模型，判别模型D是一个二分类器，判别输入是真实笔迹数据还是生成的样本；S105应用模块：将笔迹鉴定应用到门禁系统和多个用户签署文件场景下。本发明具有更高的稳定性、安全性、便捷性；同时结合了条件式生成对抗网络方法，对用户书写风格、力度和间距信息均可识别，避免对文字特征提取不全面的问题。
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公开(公告)号：CN106599913A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611115834.2
申请日：2016-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06K9/6219 , G06K9/6215 , G06K9/6282 , G16H50/20
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类的多标签不平衡生物医学数据分类方法，包括以下步骤：S101对标签不均衡的数据根据特征相似度和标签关联性定义关系矩阵；S102根据关联矩阵对数据进行聚类；S103对每个类簇中的不平衡标签进行有方向性的增加；S104对每个类簇中的数据用多标签分类器进行训练学习；S105根据投票原则把每个分类器的结果进行合并，预测出标签。本发明通过层次聚类方法对数据进行聚类，并且在聚类时考虑标签关联性来降低簇内标签的不平衡性，从而提高重采样方法生成新数据的可靠性，降低噪声数据的概率。
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