公开(公告)号：CN118115070A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410248045.4

申请日：2024-03-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 麻存瑞 ,  邓维斌 ,  潘洁 ,  蹇洁 ,  牛义峰 ,  吴洁 ,  黄海丰

IPC: G06Q10/0835 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种考虑农村快递代运需求的城乡公交路线选择方法，属于公交路线规划领域，旨在解决城乡公交沿线快递量较小时，如何考虑城乡公交公司、快递公司以及乘客三方利益来筛选城乡公交所要服务的农村快递配送网点和规划其行驶路径，具体步骤如下：S1：获取城乡公交公司、快递公司以及乘客的基础信息并抽象化；S2：构建可筛选快递配送网点的城乡公交路线选择模型；S3：设计分支限界算法筛选可提供配送服务的农村快递配送网点；S4：基于遗传算法原理设计改进的遗传算法求解城乡公交的最优行驶路径。

公开(公告)号：CN116384489A

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202310386311.5

申请日：2023-04-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓维斌 ,  张艺腾 ,  于洪 ,  李洪兴 ,  邓鹏

IPC: G06N5/02 ,  G06N5/025 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络和注意力机制的知识图谱嵌入方法，属于知识图谱嵌入领域。该方法包括：S1：输入知识图谱数据集，利用向量表示技术将知识图谱数据集中的三元组(h,r,t)转换为k维稠密向量(vh,vr,vt)；S2：将vh重塑为二维矩阵Mh作为卷积层的输入，将vr重塑为卷积层的二维卷积滤波器Mr；S3：在卷积层利用动态自适应空洞卷积神经网络让Mh和Mr得到充分交互，学习到多个尺度的局部特征信息以及全局信息，并用ECA通道注意力机制对特征信息进行过滤，合并每个尺度的特征信息，输出特征向量C；S4：在全连接层特征向量C转化为三元组(h,r,t)的得分。本发明能提高知识图谱嵌入的性能。

公开(公告)号：CN112784047B

公开(公告)日：2023-02-28

申请号：CN202110098164.2

申请日：2021-01-25

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘群 ,  王崇宇 ,  邓维斌 ,  王国胤 ,  朱坤 ,  李云波 ,  彭露

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/31 ,  G06F16/33

Abstract: 本发明涉及一种基于自注意力机制的可控可解释司法文本分类方法，属于自然语言处理文本分类领域。该方法提出了Leadformer模型，在Leadformer上人为的设定每个头的作用，分为关键词头与多粒度上下文头，做到宏观上的可控可解释，在关键词头上，以自注意力机制为着力点，采用多任务学习，文本分类任务结合关键词抽取任务，使模型受人为控制地注意在可作为分类解释的词语上，做到微观上的可控可解释。本发明应用于司法领域，能够在高准确率分类的同时，给出分类的解释，并且人为控制注意力矩阵注意在与此类案由相关的关键词上，使相关人员能信任此分类结果。

公开(公告)号：CN115587595A

公开(公告)日：2023-01-10

申请号：CN202211380333.2

申请日：2022-11-03

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 胡峰 ,  何晓莲 ,  邓维斌 ,  刘群 ,  张清华 ,  杨新瑞 ,  林兴

IPC: G06F40/295 ,  G06F40/284 ,  G06F40/126

Abstract: 本发明属于自然语言处理技术领域，具体涉及一种用于病理文本命名的多粒度实体识别方法，该方法包括：获取病理文本信息，对病理文本按照字粒度、词粒度进行切分；对切分后的文本进行随机mask掩码和向量初始化，使用两个参数共享的Bert模型对随机mask掩码和向量初始化后的文本进行编码；给每个类别的每个实体预设中心代替词和中心代替字；使用KL loss和CE loss对字粒度和词粒度构造损失函数，CE loss针对替换后的字粒度计算损失进行优化，KE loss对替换后词粒度计算损失进行优化，得到实体识别结果。本发明通过字粒度，词粒度构建模板进行预测，可对病理文本的实体进行精准的识别抽取，实体识别效果较好。

公开(公告)号：CN114611831A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210314787.3

申请日：2022-03-28

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆普小云科技有限公司

Inventor： 吴腾宇 ,  缪文一 ,  王俊骥 ,  邓维斌 ,  阳秋林

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06N3/12

Abstract: 本发明涉及一种基于改进初始解算法的医药物流车辆路径优化方法，属于车辆路径技术领域。该方法为：利用地图api采集到医药公司的某条线路上包含仓库和所有客户点的经纬度信息，进而计算每条线路上各个客户点之间距离矩阵；构建医药物流车辆路径优化模型，优化目标为总路程最小化，所述总路程为车辆从仓库出发，遍历所有的客户点，最后回到仓库的总路程；车辆具有容量限制，无最远距离限制，并对医药物流车辆路径优化模型的目标函数设定约束条件；设计改进初始解的启发式算法；使用所述改进初始解的启发式算法求解医药物流车辆路径优化模型的目标函数。本发明有效地求得良好的医药物流车辆行驶路线，降低总体成本。

公开(公告)号：CN114611830A

公开(公告)日：2022-06-10

申请号：CN202210314782.0

申请日：2022-03-28

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆普小云科技有限公司

Inventor： 邓维斌 ,  阳秋林 ,  王俊骥 ,  麻存瑞 ,  缪文一

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/08 ,  G06K9/62 ,  G06V10/762

Abstract: 本发明涉及一种基于多维度分区的医药配送车辆路径规划方法及装置，属于医药车辆领域。该方法包括以下步骤：构建一个以资源点为M原点，半径为r的圆形配送区域；其中半径r覆盖该资源点的最大服务范围；OpenStreetMap开源地图数据库中包含大量城市道路交通数据，利用GIS得到某个区域某个资源点的该区域的道路交通情况；计算区域医药客户点密度，重新得到一个优化后的配送区域D；对优化后的配送区域D进一步划分成若干个子区域，形成固定线路；考虑医药配送车辆在运行中的实时情况，构建目标函数；利用TSP临近插入算法求解，得到最优里程。本发明的方法时间快、优化效果好、当日送达。

公开(公告)号：CN114328934A

公开(公告)日：2022-04-12

申请号：CN202210055580.9

申请日：2022-01-18

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓维斌 ,  王智莹 ,  高荣壕

IPC: G06F16/35 ,  G06F40/30 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的多标签文本分类方法及系统，属于计算机领域。该方法首先使用GloVe预训练嵌入模型对文本进行初始化，获得文本嵌入，利用Bi‑LSTM和自注意力机制提取文本语义信息，然后利用图注意力网络(GAT)来捕获标签之间的依赖关系并且使用标签注意力机制获取文本和标签之间的语义关系，最后添加额外的CorNet模块，该模块能够学习标签相关性，使用相关性知识增强原始标签预测，并输出增强的标签预测，从而提高多标签分类的预测精度。

公开(公告)号：CN105373606A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510772750.5

申请日：2015-11-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓维斌 ,  刘进 ,  熊冰妍 ,  何菲菲

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/35 ,  G06F16/285

Abstract: 本发明涉及一种改进C4.5决策树算法下的不平衡数据抽样方法，首先根据各类样本数量确定各个样本的初始权重，然后每轮通过改进C4.5决策树算法的训练结果对各样本的权重进行修改，改进的C4.5算法的分裂标准兼顾信息增益率和误分样本权重，经过T轮迭代后得到各样本的最终权重，最后根据样本权重找出位于少数类边界区域与多数类中心区域的样本，并使用SMOTE算法对少数类边界区域的样本进行过抽样，按权重抽样方法对多数类样本进行欠抽样，使中心区域的样本更易被选中，以改善不同类数据的平衡度，提高少数类和数据集整体的识别率。本发明通过改进的C4.5决策树算法进行权重修改，并根据样本权重有针对性地进行过抽样和欠抽样处理，有效地避免了分类器过拟合和丢失多数类有用信息等现象。

公开(公告)号：CN114611831B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202210314787.3

申请日：2022-03-28

Applicant: 重庆邮电大学 ,  重庆普小云科技有限公司

Inventor： 吴腾宇 ,  缪文一 ,  王俊骥 ,  邓维斌 ,  阳秋林

IPC: G06Q10/047 ,  G06Q10/0835 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及一种基于改进初始解算法的医药物流车辆路径优化方法，属于车辆路径技术领域。该方法为：利用地图api采集到医药公司的某条线路上包含仓库和所有客户点的经纬度信息，进而计算每条线路上各个客户点之间距离矩阵；构建医药物流车辆路径优化模型，优化目标为总路程最小化，所述总路程为车辆从仓库出发，遍历所有的客户点，最后回到仓库的总路程；车辆具有容量限制，无最远距离限制，并对医药物流车辆路径优化模型的目标函数设定约束条件；设计改进初始解的启发式算法；使用所述改进初始解的启发式算法求解医药物流车辆路径优化模型的目标函数。本发明有效地求得良好的医药物流车辆行驶路线，降低总体成本。

公开(公告)号：CN118733788A

公开(公告)日：2024-10-01

申请号：CN202410857124.5

申请日：2024-06-28

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓维斌 ,  熊媛媛 ,  于洪 ,  朱正凯 ,  顾浩麒 ,  邢思昊 ,  王苗 ,  蒋子群

IPC: G06F16/36 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及一种基于多尺度空洞Transformer的知识图谱嵌入方法及装置，属于计算机存储技术领域。该方法包括：样本采集阶段、向量融合阶段、模型构建与训练阶段和链接预测阶段；其中，模型构建与训练阶段具体是构建基于多尺度空洞Transformer的深度学习模型，该模型是一个两阶段的Transformer架构，第一阶段利用融合空洞卷积的多尺度空洞注意力学习到复杂的局部特征信息，第二阶段使用融合子图邻接矩阵的多头结构感知注意力，保证注意力计算分数和子图结构保持高度一致，学习全局信息，得到Transformer的编码结果，包含局部和全局特征信息。本发明能提高知识图谱嵌入的性能。