-
公开(公告)号：CN113835511A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111138255.0
申请日：2021-09-27
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种缓存数据掉电保护的方法、系统及计算机设备，系统包括用于通过数据库构建程序进行缓存数据掉电保护数据库构建的数据库构建模块、用于通过监测装置对待保护数据进行实时监测的数据监测模块、用于通过单片机和/或中央处理器协调控制所述缓存数据掉电保护系统各个模块的正常运行的中央控制器、用于通过电源检测电路对系统电源和供电模块的电源情况进行实时检测的电源检测模块，数据库构建模块、数据监测模块、电源检测模块与中央控制器连接；本发明不仅检测结果准确，而且实时性强、延迟时间短，可及时地进行掉电故障警告进而保障设备正常运行。
-
公开(公告)号：CN111523040A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010350295.0
申请日：2020-04-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/9536
Abstract: 本发明请求保护一种基于异构信息网络的社交推荐方法，包括步骤：对于异构信息网络，使用映射函数对网络中的每一条关联边权重W进行归一化处理，处理后的权重为ω。然后使用基于元路径的方法搜索出对应元路径下的所有路径实例instances，计算出每一种元路径下的同一类型对象之间的相似关系s(x,y)。为了深入挖掘对象相似性，使用矩阵分解将对象的相似性关系投影到低维的特征空间Feature，每一个对象都可用此空间中的唯一向量进行特征化表示。求解出所有元路径下的特征信息之后，将所有的特征数据输入到梯度提升决策树模型并进行模型训练，学习出特征之间的线性关系和非线性关系，从而提升了推荐模型的准确性。
-
公开(公告)号：CN114758132B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210464269.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的果树病虫害识别方法及系统，该方法包括：获取果树图像，将果树图像输入到训练好的果树病虫害识别模型中，得到果树病虫害识别结果；根据病虫害结果对果树进行治疗；所述果树病虫害识别模型包括分割模型和卷积神经网络；其中分割模型用于对果树图像中的果叶和果实进行分割，得到果实图像和果叶图像；卷积神经网络用于对果树的病虫害进行识别；本发明采用深度学习方法对柑橘进行病虫害识别，该系统能为柑橘种植人员提供柑橘的病虫害信息，有助于种植人员及时采取措施对病虫害进行治疗，有效提高柑橘的产量和品质。
-
公开(公告)号：CN112530546B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202011467838.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H20/70 , G16H50/20 , G16H50/70 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本发明请求保护一种基于K‑means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统，该方法包括：1)利用机器学习的方法，基于已知样本中的决定性特征，建立和训练基于样本决定性特征的心理预判模型；2)获取新个体的决定性特征数据，根据所述的基于样本决定性特征的心理预判模型得到该新个体的心理健康状况，根据结果来预判学生心理健康。本发明所达到的有益效果：本模型利用机器学习中的XGBoost算法提取关键的决定性特征，有助于更加准确地进行心理健康状态评估。在适当调参后，在测试集上进行测试集测试，准确率能够达到98％～100％，说明效果明显，模型普适性高。本发明可提供精确的心理预判模型，给学校的学生管理工作提供便利。
-
公开(公告)号：CN112182424B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202011255573.0
申请日：2020-11-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及自然语言处理技术领域，特别涉及一种基于异构信息和同构信息网络融合的社交推荐方法，包括通过原始数据构建同构信息网络，在该网络进行随机游走，获取同构节点序列，并对同构节点序列进行嵌入，得到节点表示；通过原始数据构建异构信息网络，在该网络中进行基于元路径的随机游走，获取异构节点序列，对异构节点序列去噪得到同构节点序列，并对同构节点序列进行嵌入，得到节点表示；将基于同构信息网络得到的节点表示和基于异构信息的节点表示进行融合，得到节点唯一标识；将获取的唯一标识输入到基于矩阵分解的预测器中，分解得到推荐列表；本发明充分利用利用信息网络中存在的潜在关系信息，提高推荐性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114692770B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210365637.5
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于随机森林模型和模糊聚类的柑橘品质分类方法及系统；该方法包括：获取待识别的柑橘图像，将获取的柑橘图像输入到训练好的随机森林模型中，得到初始的模糊样本；采用改进的半监督模糊算法SSFCM对初始模糊样本中的数据进行聚类，得到品质分类结果；根据品质分类结果对柑橘打上品质标签；本发明采用机器学习的方法对柑橘的品质进行分类，提高了分类的效率和精确度。
-
公开(公告)号：CN114580436B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210203458.1
申请日：2022-03-02
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/35 , G06F40/284 , G06F40/205
Abstract: 本发明公开了一种基于语义和词扩展的社交用户主题分析方法及系统，涉及网络用户信息评定技术领域，解决了现有技术主题分析方法中用户发文信息间很可能不存在任何上下文关联，其技术方案是：提出了一种基于语义和词扩展的短文本主题模型，不仅融合了短文本的语义信息，还通过外部语料知识进行词对扩展，在解决短文本稀疏问题的同时，增强文本的主题倾向；在基于语义和词扩展的短文本主题模型之上，采用了一种依据用户间互动量的发文主题加权法，区别发文间的重要程度，从而计算用户的主题分布。本发明的社交用户主题分析方法相较于传统的主题特征分析方法，更具合理性。
-
公开(公告)号：CN112530546A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011467838.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于K‑means聚类与XGBoost算法的心理预判方法及系统，该方法包括：1)利用机器学习的方法，基于已知样本中的决定性特征，建立和训练基于样本决定性特征的心理预判模型；2)获取新个体的决定性特征数据，根据所述的基于样本决定性特征的心理预判模型得到该新个体的心理健康状况，根据结果来预判学生心理健康。本发明所达到的有益效果：本模型利用机器学习中的XGBoost算法提取关键的决定性特征，有助于更加准确地进行心理健康状态评估。在适当调参后，在测试集上进行测试集测试，准确率能够达到98％～100％，说明效果明显，模型普适性高。本发明可提供精确的心理预判模型，给学校的学生管理工作提供便利。
-
公开(公告)号：CN114758132A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210464269.X
申请日：2022-04-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/75 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于卷积神经网络的果树病虫害识别方法及系统，该方法包括：获取果树图像，将果树图像输入到训练好的果树病虫害识别模型中，得到果树病虫害识别结果；根据病虫害结果对果树进行治疗；所述果树病虫害识别模型包括分割模型和卷积神经网络；其中分割模型用于对果树图像中的果叶和果实进行分割，得到果实图像和果叶图像；卷积神经网络用于对果树的病虫害进行识别；本发明采用深度学习方法对柑橘进行病虫害识别，该系统能为柑橘种植人员提供柑橘的病虫害信息，有助于种植人员及时采取措施对病虫害进行治疗，有效提高柑橘的产量和品质。
-
公开(公告)号：CN114692770A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210365637.5
申请日：2022-04-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于计算机视觉应用技术领域，具体涉及一种基于随机森林模型和模糊聚类的柑橘品质分类方法及系统；该方法包括：获取待识别的柑橘图像，将获取的柑橘图像输入到训练好的随机森林模型中，得到初始的模糊样本；采用改进的半监督模糊算法SSFCM对初始模糊样本中的数据进行聚类，得到品质分类结果；根据品质分类结果对柑橘打上品质标签；本发明采用机器学习的方法对柑橘的品质进行分类，提高了分类的效率和精确度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.016 seconds)
