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公开(公告)号：CN119863772A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411871841.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/72 , G06V10/774 , G06V10/762
Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种基于改进密度峰值聚类的场景提取方法，该场景提取方法，包括以下步骤：S1：将第一场景数据集进行归一化处理，得到第二场景数据集；S2：利用改进的密度公式，分别计算所述第二场景数据集中每一个场景数据的密度值；S3：基于改进密度峰值聚类算法将所述第二场景数据集分为多个簇；S4：将所有簇的簇心组成的集合作为典型场景集输出，其能够大幅提升典型场景提取的准确性，且稳定性适应性高。
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公开(公告)号：CN116560852A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310625610.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆大学 , 招商局检测车辆技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工作流调度方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取工作流和工作流中各任务的隐私等级；获取地理分布式数据中心带宽和隐私等级；根据所述任务的隐私等级和地理分布式数据中心的隐私等级，配置隐私约束条件；将工作流、隐私约束条件以及地理分布式数据中心带宽输入至基于模拟退火的隐私保护任务分配模型，得到第一任务分配方案；将工作流、地理分布式数据中心带宽以及第一任务分配方案输入至具有争用感知的列表调度模型，得到最终工作流调度方案。本发明采用面向地理分布式数据中心的争用感知和隐私保护工作流调度方法，从而从根源上解决了现有的工作流调度方法无法同时解决通信争用问题以及保障隐私安全的问题。
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公开(公告)号：CN109948720A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910237841.7
申请日：2019-03-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于密度的层次聚类方法，包括以下几个步骤：S1：计算数据集中每个样本点的自然邻居数量；S2：根据自然邻居数量获得K值；S3：根据k值获取每个样本点的最近邻集合；S4：计算样本点的相对近邻核密度，得到密度值集合；S5：根据相对近邻核密度对数据集中样本点进行分类得到高密度点集合和低密度点集合；S6：将低密度点分配给高密度点，分别得到相对应高密度点的第一子簇，从而得到第一簇集合；S7：将第一簇集合中的第一子簇进行合并得到第二簇集合；S8：将剩余样本点分配到第二簇集合，得到第三簇集合。本发明能够有效解决聚类算法中参数的选择问题，避免人为设置参数带来的实验主观因素影响。
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公开(公告)号：CN119728699A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411381233.0
申请日：2024-09-30
Applicant: 重庆大学
IPC: H04L67/1023 , H04L67/1008 , G06F9/50 , G06N3/126
Abstract: 本发明提供了面向ICV云平台分布式数据中心的工作负载优化方法及系统，方法包括：获取总任务到达速率、地理分布式数据中心的相关配置参数及隐私约束条件；根据所述总任务到达速率、地理分布式数据中心的相关配置参数及隐私约束条件，基于隐私感知的工作负载优化模型，得到工作负载管理策略；其中，所述隐私感知的工作负载优化模型基于M/M/m排队模型、隐私模型、功耗模型构建，并将任务到数据中心的映射作为染色体编码方式，通过遗传算法的进化过程，在满足隐私约束条件的情况下寻找最优工作负载策略。本发明面向ICV云平台分布式数据中心的工作负载优化方法，从而从根源上解决了现有的数据安全性低、不满足隐私约束、工作负载管理策略不佳的问题。
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公开(公告)号：CN116779044A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310810555.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 重庆大学 , 招商局检测车辆技术研究院有限公司
IPC: G16B40/20 , G16B25/10 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供了基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备，方法包括：获取基因表达数据集，利用基于缺失基因数据的多标签特征选择模型对基因表达数据集进行特征选择，得到基因表达数据集的特征子集；利用基因表达数据集的特征子集，对基因分类模型进行训练，得到训练好的基因分类模型；基于待分类基因数据的特征子集，利用训练好的基因分类模型对待分类基因进行分类，得到待分类基因数据的标签。本发明采用基于多标签特征选择的基因分类方法，基于缺失数据完成多标签基因数据的特征选择，考虑基因标签和特征之间的所有依赖关系，并基于特征选择后的特征子集来完成基因分类，从而从根源上解决了现有的多标签基因分类准确性低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116779044B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202310810555.1
申请日：2023-07-04
Applicant: 重庆大学 , 招商局检测车辆技术研究院有限公司
IPC: G16B40/20 , G16B25/10 , G06F18/15 , G06F18/211 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/2431
Abstract: 本发明提供了基于多标签特征选择的基因分类方法、系统及设备，方法包括：获取基因表达数据集，利用基于缺失基因数据的多标签特征选择模型对基因表达数据集进行特征选择，得到基因表达数据集的特征子集；利用基因表达数据集的特征子集，对基因分类模型进行训练，得到训练好的基因分类模型；基于待分类基因数据的特征子集，利用训练好的基因分类模型对待分类基因进行分类，得到待分类基因数据的标签。本发明采用基于多标签特征选择的基因分类方法，基于缺失数据完成多标签基因数据的特征选择，考虑基因标签和特征之间的所有依赖关系，并基于特征选择后的特征子集来完成基因分类，从而从根源上解决了现有的多标签基因分类准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN116188896A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211685884.X
申请日：2022-12-27
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了基于动态半监督深度学习的图像分类方法、系统及设备，方法包括：构建图像分类模型，获取图像数据集，并基于所述图像数据集，采用基于伪标签与一致性正则化的动态半监督深度学习方法对所述图像分类模型进行训练和优化，得到训练好的图像分类模型；图像分类模块，获取待分类的图像，利用训练好的图像分类模型对所述待分类的图像进行分类，得到所述待分类的图像的标签。本发明采用基于动态半监督深度学习的图像分类方法，基于伪标签与一致性正则化，通过置信度阈值的动态调整，提升了伪标签数据的使用率，从而从根源上解决了现有的针对固定置信度阈值和图像样本使用不充分的情况，导致图像分类模型精度下降，图像分类准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN111696111B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202010542231.0
申请日：2020-06-15
Applicant: 重庆大学 , 中国科学院重庆绿色智能技术研究院
IPC: G06T7/10 , G06V10/762 , G06T15/00 , G06F30/23
Abstract: 本发明公开一种基于SSDF衰减图聚类的3D模型网格分割方法，具体包括以下步骤：S1：读取待分割3D模型生成的三角网格，将网格中所有面的质心构建得到点集S，计算点集S中每个质心的SSDF值；S2：在点集S中通过循环选取SSDF值最大点Si并构建点Si的SSDF衰减图，对点集S进行聚类，输出初始分割结果；S3：根据初始分割结果中网格块的个数和预设阈值的比对，调整参数并重复S2，直到网格块的个数达到预设阈值，输出最终分割结果。本发明所提供的方法具有稳定性，当参数不变时，每次运行输出结果相同；适应性强，可对复杂3D模型网格进行分割；灵活性强，可根据需求调节参数以调整分割精细程度。
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公开(公告)号：CN109697471A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811617176.6
申请日：2018-12-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开一种基于KNN的密度峰值聚类方法，包括以下几个步骤：S1：通过自然邻居搜索算法得到数据集中每个样本点的K值；S2:计算数据集中每个样本点的K个近邻信息，得到第一聚类集合；S3：计算第一聚类集合中每个样本点的密度，对密度进行降序排列，标记排列前G的密度对应的样本点为核心点，对核心点进行分类形成第二聚类集合；S4：对数据集中所有样本点进行分配，得到第三聚类集合。本发明能有效解决Club算法中平均值接近0或者小于0的数据集的K值无法计算的问题，同时将非核心点的分配采取两步分配策略，提高聚类的精度。
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公开(公告)号：CN116560852B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310625610.X
申请日：2023-05-30
Applicant: 重庆大学 , 招商局检测车辆技术研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种工作流调度方法、装置、计算机设备及存储介质，方法包括：获取工作流和工作流中各任务的隐私等级；获取地理分布式数据中心带宽和隐私等级；根据所述任务的隐私等级和地理分布式数据中心的隐私等级，配置隐私约束条件；将工作流、隐私约束条件以及地理分布式数据中心带宽输入至基于模拟退火的隐私保护任务分配模型，得到第一任务分配方案；将工作流、地理分布式数据中心带宽以及第一任务分配方案输入至具有争用感知的列表调度模型，得到最终工作流调度方案。本发明采用面向地理分布式数据中心的争用感知和隐私保护工作流调度方法，从而从根源上解决了现有的工作流调度方法无法同时解决通信争用问题以及保障隐私安全的问题。
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