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公开(公告)号：CN116174926A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211411640.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B23K26/364 , B23K26/402 , B23K26/70 , G01N33/38
Abstract: 本发明公开了一种高温下具有超润湿性能的碳化硅陶瓷材料、制备方法及其应用，包括如下步骤：1)取碳化硅陶瓷片置于飞秒激光加工位移平台上；2)在室温、相对湿度为50％的环境下利用飞秒激光器在碳化硅陶瓷片表面进行加工，加工的参数为：激光能量密度11.95J/cm2，扫描线之间的步长130μm，脉冲重复频率1000Hz，扫描速度0.3mm/s；3)得到表面具有深度90～100μm沟槽，相邻沟槽间距为130～140μm的超润湿陶瓷材料。本发明超润湿材料在碳化硅陶瓷材料表面加工微米级别的沟槽，使得材料表面具有毛细管泵送作用及良好的润湿性能，能够提高表面液体的蒸发速率，用作液体冷却的材料可以达到高效散热的目；在极端高温、潮湿的环境下，依然可以保持良好的润湿性能，保持对液体的毛细泵送能力。
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公开(公告)号：CN110827544B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201911092839.1
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及短时交通流控制领域，具体涉及一种基于图卷积循环神经网络的短时交通流控制方法；该方法包括：获取数据源；构建图结构交通流量序列；根据图结构交通流量序列在时间维的多级别性构建时空图卷积循环网络的近期组件模型，时空图卷积循环网络日周期组件模型以及时空图卷积循环网络周周期组件模型；融合3个模型的结果，得到短时交通流量预测模型；根据这个模型得到预测结果；统计预测数据，将统计的结果发送给交通部门，控制该路网各卡口车流量；本发明利用时空图卷积循环神经网络同时建模交通流近期、日周期和周周期依赖性，建立基于多组件数据融合的时空图卷积循环神经网络的短时流量预测模型，从而达到精准的预测结果。
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公开(公告)号：CN110675632B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911092778.9
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G08G1/0968 , G06Q10/04 , G06N3/04
Abstract: 本发明属于智能交通控制领域，具体涉及一种针对多特征空间和数据稀疏的车辆短时轨迹预测控制方法，该方法包括：获取数据源；对得到数据进行处理，得到多特征空间向量模型；根据多特征空间向量构建多特征空间预测模型；将多特征空间预测模型进行融合得到最后的预测模型；获取融合后的预测结果，得到下一时段的哪些卡口会比较拥堵的信息，将这个信息发送给将要行驶到这个卡口的车辆中，改变车辆行驶的路线；本发明将多个轨迹特征空间以向量的形式表示出来，从多个角度挖掘轨迹的变化趋势，减小了数据误差。
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公开(公告)号：CN110825948A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣-辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言-辟谣-促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言-辟谣-促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣-促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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公开(公告)号：CN111812041A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010601766.0
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于水质监测技术领域，主要涉及一种水体COD便携式测量系统及方法，包括如下步骤：搭建基于光纤探头的硬件框架；采集水样的光谱数据；构建基于PSO-PLS算法的COD预测模型；显示输出COD的值。本发明主要利用PSO-PLS算法建立COD预测模型，可以有效筛选用于水体COD测量建模的波长，以及提取冗长光谱数据信息中的有效变量，从而提高预测模型精度；同时该发明方法及系统可实现水体COD的在线测量，解决了传统实验方法操作复杂、可能造成二次污染、预测模型精度不高等缺陷问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110851450B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201911098391.4
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/22 , G06F16/29 , G06F16/2458 , G06F9/50 , G08G1/017
Abstract: 本发明涉及智能交通技术领域，具体涉及一种基于增量计算的伴随车即时发现方法，包括：获取交通摄像头记录中的交通车辆数据，生成数据集；从数据集中提取相关属性，生成过车事务数据集；获取过车事务数据集，构建动态频繁树；根据动态频繁树，采用自底向上的方法遍历动态频繁树，进行频繁项映射存储，生成动态频繁项集；利用时间衰减模型，通过加权时间权重对动态频繁项集进行过滤，挖掘近期的伴随车组。本发明的方法增加哈希表以减少树的构建时间，同时增加数据批次散列表作为DF‑tree的减枝依据以释放过期数据占用的内存，引入时间衰减模型，实现基于大规模过车数据的伴随车即时发现。
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公开(公告)号：CN110825948B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN201911072546.7
申请日：2019-11-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06Q50/00
Abstract: 本发明属于社交网络控制技术领域，尤其涉及一种基于促谣‑辟谣消息和表示学习的谣言传播控制方法，包括爬取原始数据，并基于内容兴趣特征、网络结构特征以及节点属性特征提取促谣消息、谣言消息以及辟谣消息的传播空间特征，建立谣言‑辟谣‑促谣消息传播空间矩阵；根据该矩阵以及谣言‑辟谣‑促谣消息全用户传播关系矩阵建立基于图卷积神经网络和辟谣‑促谣消息影响力的谣言传播预测模型；将当前数据输入谣言传播预测模型，获得谣言转发情况的预测；对下一个时刻的谣言转发潜在用户，进行谣言消息隔离或者进行辟谣消息推荐；本发明能够有效地预测谣言话题下的用户转发情况，同时可以更真实地刻画谣言传播动态过程。
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公开(公告)号：CN110851684B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201911098384.4
申请日：2019-11-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/951 , G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及社交网络热点话题控制技术领域，具体涉及一种基于三元关联图的社交话题影响力识别方法及装置，包括以下步骤：获取数据；根据获取的数据构建路径‑用户二元关联图模型；构建用户‑领域划分模型；构建路径‑用户‑领域三元关联图模型；根据交叉评分策略，在路径‑用户‑领域三元关联图模型上进行正反迭代投票来挖掘出热点话题传播的关键元素节点；根据关键元素节点信息，利用时间切片方法对完整生命周期内热点话题传播过程的动态演绎。本发明的方法能够提高热点话题影响力识别的便捷性；可根据各元素的最终得分向量识别出关键路径、参与用户与传播领域；能实现网络舆情话题的动态挖掘。
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公开(公告)号：CN110851718B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN201911095989.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据推荐领域，具体涉及一种基于长短时记忆神经网络以及用户评论的电影推荐方法；所述方法包括对历史电影数据预处理，对用户创建类别标签并对具有同一类别标签的用户分级；将预处理后的数据和该电影对应的宣发手段进行整合；利用长短时记忆网络计算出电影的评分值，对其进行训练后，将当前上映电影数据进行预处理后，与其宣发手段并整合形成词向量，输入到完成训练的网络中，即计算出当前电影的评分值，根据该评分值确定对应的用户类别标签，根据用户对应的等级采用对应的推荐方式进行电影推荐；本发明采用长短时记忆网络考虑到电影的时序性特征，且基于群体考虑对同一类用户进行推荐，使得推荐能够更为精准的提供给所需的用户群体。
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公开(公告)号：CN110851718A
公开(公告)日：2020-02-28
申请号：CN201911095989.8
申请日：2019-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于数据推荐领域，具体涉及一种基于长短时记忆神经网络以及用户评论的电影推荐方法；所述方法包括对历史电影数据预处理，对用户创建类别标签并对具有同一类别标签的用户分级；将预处理后的数据和该电影对应的宣发手段进行整合；利用长短时记忆网络计算出电影的评分值，对其进行训练后，将当前上映电影数据进行预处理后，与其宣发手段并整合形成词向量，输入到完成训练的网络中，即计算出当前电影的评分值，根据该评分值确定对应的用户类别标签，根据用户对应的等级采用对应的推荐方式进行电影推荐；本发明采用长短时记忆网络考虑到电影的时序性特征，且基于群体考虑对同一类用户进行推荐，使得推荐能够更为精准的提供给所需的用户群体。
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