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公开(公告)号：CN108549960A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810364330.7
申请日：2018-04-20
Applicant: 国网重庆市电力公司永川供电分公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明提供了一种24小时电力负荷预测方法，包含数据采集及预处理，通过特征熵权值计算出的有效特征，结合窗口选取法选取固定时间内的24小时用电负荷情况作为DBN网络训练的输入数据，确定DBN网络结构和建立网络模型，通过DBN对网络模型进行训练和测试，输入预测日的特征值数据和窗口法选取的预测日前某几天一天中的24小时用电负荷值，得到预测日的电力负荷值结果，通过2层RBM网络层的预训练对权重进行合理的初始化，再通过BP网络层来调整，不会出现过拟合等缺点，采用特征熵权值法提取对电力负荷有影响的因素并计算其相应的权值，量化各个因素得到对电力负荷的影响的权重，提出了窗口选取法，提高预测精准性，预测效果较现有电力负荷预测模型更好。
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公开(公告)号：CN105160601A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510621081.1
申请日：2015-09-24
Applicant: 国网重庆市电力公司永川供电分公司 , 重庆大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种准确的调控质量分析方法，包括以下步骤：S1，建立电网调控系统数据库。S2，建立实时告警监视分析指标，计算信号响应分数Sa，S3，监视并获取各个变电站的巡视数据，计算出监视变电站巡视情况的评价分数Sb。S4，建立质量指标树，该质量指标树包括树结点R、中间结点mi和叶子结点lj，并将实时告警监视分析指标和各个变电站的巡视数据带入该质量指标树中；并以质量指标树为框架对各项指标进行分析，进而得到指标的等级模糊向量Vq,j，即调控员的调控质量指标,根据所述调控员的调控质量指标得到电网调控的可靠性和最佳调控方案。该方法快速有效，提高了调控员对变电站的调控质量和对电网调控的可靠性。
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公开(公告)号：CN119899547A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411940258.X
申请日：2024-12-26
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院 , 重庆市文物考古研究院(重庆文化遗产保护中心) , 重庆大学 , 河南省文物考古研究院 , 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种微生物诱导羟基磷灰石修复骨角质文物的方法，属于文物修复技术领域。方法包括以下步骤：将动物骨粉溶于酸溶液中，然后调节pH，得到骨粉絮凝溶液；将骨粉絮凝溶液离心，去除上清液得到絮凝物；将絮凝物敷贴在待修复区域，并将产脲酶微生物菌液和尿素溶液等体积施加在骨角质文物待修复位置，直至形成胶接，最后在待修复位置涂抹保护性材料，完成修复。本发明通过产脲酶微生物缓慢升高pH，在钙盐和磷酸根存在的作用下，缓慢生成羟基磷灰石完成对骨角质文物的修复；修复材料与骨角质文物成分具有高度的一致性，无毒无害，可以充分还原骨角质文物原貌；具有短时高效性，能够做到及时修复骨角质文物断裂破坏，修复后的材料强度高。
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公开(公告)号：CN119824930A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411833131.8
申请日：2024-12-13
Applicant: 重庆大学溧阳智慧城市研究院 , 江苏斯维尔建筑设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种激发土体原位微生物的激发液喷洒装置及边坡加固方法，属于生物岩土工程技术领域，解决了现有边坡治理方式人力消耗大、环境破坏大的问题；其具体包括飞行主体，飞行主体底部设置有降落支架组件；降落支架组件底部连接有激发液容器；激发液容器内部设置有输液管道，输液管道贯穿激发液容器的底部并与喷头连接。本发明中，飞行主体通过降落支架组件带动激发液容器飞升至待加固岩土体区域上方；激发液容器内部的微生物激发液通过喷头喷出，喷洒至待加固岩土体区域表面，以诱导土体内部的原位细菌大量繁殖；再以同样的方式将胶结溶液喷洒至待加固岩土体区域表面，在待加固岩土体区域表面形成沉淀，实现对土体的加固。
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公开(公告)号：CN118863431A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410958024.1
申请日：2024-07-17
Applicant: 重庆大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/047 , G06N20/00 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种基于分层强化学习的物流车辆路径与装箱混合规划方法，属于物流管理技术领域。在给定需要运输的订单条件下，获取使最终运输成本最低的配送路径以及对应的车辆装箱方案。在物流规划过程中，需要解决车辆路径规划问题和车辆装箱问题，而物流配送中装载方案和路径规划存在耦合问题，需要同时考虑。方法利用分层强化学习的原理，将物流规划这一马尔可夫决策过程MDP提取拆分为若干个半马尔可夫决策过程SMDP作为子任务，通过任务分解对物流规划问题实行降维处理后进行分层训练。通过本分层强化学习训练所得模型，可以与物流方案在线规划系统结合，实现物流规划方案的在线决策生成。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114429122B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202210088035.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/284 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种基于循环注意力的方面级情感分析系统和方法，包括循环注意力模块、方面挖掘注意力模块和特征融合分类模块；其中，所述循环注意力模块，基于GRU的门控机制，对文本进行注意力操作，得到更新的依赖矩阵，以调整图卷积神经网络卷积过程中对不同依赖的关注度；所述方面挖掘注意力模块，用于将每一层图卷积神经网络对句子方面的编码分别作为Query，对文本做注意力操作，挖掘文本中关于方面情感的语义信息，输出语义特征；所述特征融合分类模块，使用全连接层对语义特征进行融合处理，再进行情感分类。
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公开(公告)号：CN117851780A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410036057.0
申请日：2024-01-10
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/20
Abstract: 本发明涉及一种面向信息系统弹性适变的建模方法，属于计算机技术领域。该方法包括的以下步骤：S1：确定信息系统的马尔可夫模型M＝{S,A,Psa,R}；S2：确定弹性适变动作返回状态变量决策过程；S3：确定弹性适变策略下的回报函数。本发明基于马尔科夫决策过程模型思想进行建模，通过分析当前系统与当前运行状态环境间的交互过程进行模型构建，得到各种适变策略下所达到的最佳回报，为完成系统弹性适变策略的优劣评估决策提供数学模型支持。
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公开(公告)号：CN116313141A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310179477.X
申请日：2023-02-28
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱的不明原因发热智能问诊方法，属于人工智能与医学交叉领域。该方法涉及不明原因发热症状数据的收集，知识图谱，自然语言处理的运用。本发明主要提供如下内容：收集引起不明原因发热(FUO)的病因及其特征病状，利用这些数据构建关于不明原因发热病因的知识图谱，将病人描述信息通过自然语言处理分词得到关键字及各个关键词的向量，并将关键字和知识图谱特征病状通过向量进行相似度计算，以得到病人的相关病状，最终从知识图谱自底向上得到病因，从而提高问诊的效率。
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公开(公告)号：CN114429122A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202210088035.X
申请日：2022-01-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于循环注意力的方面级情感分析系统和方法，包括循环注意力模块、方面挖掘注意力模块和特征融合分类模块；其中，所述循环注意力模块，基于GRU的门控机制，对文本进行注意力操作，得到更新的依赖矩阵，以调整图卷积神经网络卷积过程中对不同依赖的关注度；所述方面挖掘注意力模块，用于将每一层图卷积神经网络对句子方面的编码分别作为Query，对文本做注意力操作，挖掘文本中关于方面情感的语义信息，输出语义特征；所述特征融合分类模块，使用全连接层对语义特征进行融合处理，再进行情感分类。
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公开(公告)号：CN114297986A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111528952.7
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F40/126 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N20/00 , G16H10/60 , G16H15/00
Abstract: 本发明公开一种基于强化学习的ICD自动合并编码系统和方法，S1：采集原始病案数据并移除缺损或错误条目后得到有效病案数据；S2：对有效病案数据进行预处理，再将病案文本进行中文分词，构建特征向量；S3：构建第一数据集和第二数据集；S4：构建ICD编码分配模型，并将第一数据集输入ICD编码分配模型完成训练；S5：构建诊断组合提取模型，并将第二数据集输入诊断组合提取模型完成训练；S6：将ICD编码分配模型与诊断组合进行联合训练，输出诊断对应的ICD编码。本发明提出ICD合并编码，并学习疾病诊断间潜在的关系，在无需人工标记的情况下，准确将需要合并编码的疾病诊断组合在一起构建诊断表征，以供ICD编码分配模型使用，提高分配精度。
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