公开(公告)号：CN105607106A

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201510958214.4

申请日：2015-12-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒋青 ,  刁春帆 ,  田增山 ,  周牧 ,  李小飞 ,  汪镱林 ,  张跃仲 ,  黎刚平

IPC: G01S19/55 ,  G01C21/16

CPC classification number: G01S19/55 ,  G01C21/165

Abstract: 本发明涉及一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，属于导航技术领域。MEMS惯性传感器模块包括一个三轴加速度计，一个三轴陀螺仪和一个三轴磁力计。BD接收机模块包括2个天线，一个集成BD导航芯片。在该方法中，根据MEMS惯性传感器信息求解出载体姿态角，然后辅助AFM(模糊度函数法)算法求解整周模糊度，最后通过扩展卡尔曼滤波器实现BD/MEMS融合姿态测量。本方法解决了在BD信号被障碍物遮情况下，观测到的卫星颗数不足导致卫星测姿系统无法正常工作的问题，解决了信号失锁带来的整周模糊度求解困难，也解决了陀螺仪、加速度计累计误差的问题，该方法相比于传统方法实时性、可靠性等性能更强，精度更高。

公开(公告)号：CN115619209A

公开(公告)日：2023-01-17

申请号：CN202210941957.0

申请日：2022-08-08

Applicant: 国网重庆市电力公司建设分公司 ,  重庆邮电大学

Inventor： 李自若 ,  周新和 ,  郭羽 ,  甘伟良 ,  李小飞 ,  李欣 ,  邹岸新 ,  张亦兵 ,  陶军 ,  褚旭 ,  付红梅 ,  罗洪平 ,  唐贤伦

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明请求保护一种融合修正参数层次分析法的电力建设工程风险评价系统，其包括：数据收集模块：用于获取相关资料以及历史数据，并进行筛选得到项目风险因素清单；风险量化模块：用于采用专家打分法对风险因素进行风险量化，对识别出风险因素的可能性和影响程度进行量化打分，获得风险因素评分表；初始权重计算模块：用于构建判断矩阵，并利用层次分析法求出各个风险因素的初始权重值；权重值修正模块：使用熵权法获得各个风险因素的信息熵；将获得的各个风险因素的信息熵作为修正参数融入到获得的初始权重中，获得各个风险因素的修正权重；模糊评价模块：使用获得的修正权重以及获得的风险因素评分表对整个项目进行模糊综合评价。

公开(公告)号：CN109885671B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN201910152570.5

申请日：2019-02-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  赵芬 ,  朱智勤 ,  袁宇鹏 ,  李小飞

IPC: G06F16/332 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的问答方法，属于人工智能领域，包括步骤：S1：为每个任务配备特定于任务的siamese编码器，将预处理后的句子编码为分布式向量表示；S2：利用一个共享的表示学习层在不同的任务之间共享高级信息；S3：特定于任务的softmax层分类，对于第k个任务中的问答对及其标签最后的特征表示形式被输入特定于任务的softmax层进行二进制分类；S4：多任务学习：训练多任务学习模型，使交叉熵损失函数最小化。本发明利用从不同角度学习到的多视图注意力，使这些任务能够相互作用，学习更全面的句子表示，多视角注意方案还可以有效地从不同的表征视角收集注意信息，提高表征学习的整体水平。

公开(公告)号：CN109885671A

公开(公告)日：2019-06-14

申请号：CN201910152570.5

申请日：2019-02-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李鹏华 ,  赵芬 ,  朱智勤 ,  袁宇鹏 ,  李小飞

IPC: G06F16/332 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种基于多任务学习的问答方法，属于人工智能领域，包括步骤：S1：为每个任务配备特定于任务的siamese编码器，将预处理后的句子编码为分布式向量表示；S2：利用一个共享的表示学习层在不同的任务之间共享高级信息；S3：特定于任务的softmax层分类，对于第k个任务中的问答对 及其标签 最后的特征表示形式被输入特定于任务的softmax层进行二进制分类；S4：多任务学习：训练多任务学习模型，使交叉熵损失函数最小化。本发明利用从不同角度学习到的多视图注意力，使这些任务能够相互作用，学习更全面的句子表示，多视角注意方案还可以有效地从不同的表征视角收集注意信息，提高表征学习的整体水平。

公开(公告)号：CN105607106B

公开(公告)日：2018-08-21

申请号：CN201510958214.4

申请日：2015-12-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 蒋青 ,  刁春帆 ,  田增山 ,  周牧 ,  李小飞 ,  汪镱林 ,  张跃仲 ,  黎刚平

IPC: G01S19/55 ,  G01C21/16

Abstract: 本发明涉及一种低成本高精度BD/MEMS融合姿态测量方法，属于导航技术领域。MEMS惯性传感器模块包括一个三轴加速度计，一个三轴陀螺仪和一个三轴磁力计。BD接收机模块包括2个天线，一个集成BD导航芯片。在该方法中，根据MEMS惯性传感器信息求解出载体姿态角，然后辅助AFM(模糊度函数法)算法求解整周模糊度，最后通过扩展卡尔曼滤波器实现BD/MEMS融合姿态测量。本方法解决了在BD信号被障碍物遮情况下，观测到的卫星颗数不足导致卫星测姿系统无法正常工作的问题，解决了信号失锁带来的整周模糊度求解困难，也解决了陀螺仪、加速度计累计误差的问题，该方法相比于传统方法实时性、可靠性等性能更强，精度更高。