-
公开(公告)号：CN116578839B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202310540664.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/10 , G01D21/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向特种专用汽车多模态传感器数据预处理方法，属于特种专用汽车检测预警领域。该方法包括：针对多模态的传感器收集到的特种专用汽车产生的一维数据，采用基于上下文推理的数据清理方法进行数据清理；针对特种专用汽车运行过程中，多模态的传感器收集到的正常工况数据量大于异常工况数据量，而正常工况数据对于异常工况的预警检测作用较小时，采用基于K‑Means聚类和diffusion网络的数据均衡方法实现数据均衡；针对特种专用汽车多传感器收集到的多模态数据指标，采用基于注意力机制的图神经网络和多尺度自适应优化模块的数据融合方法，改善预警模型的检测能力，提高数据的利用效率。
-
公开(公告)号：CN116933931A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310916869.X
申请日：2023-07-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种云计算双流特征交互的电动汽车充电桩占用预测方法，属于电动汽车充电桩占用预测领域。该方法使用包括：S1：对多元离散序列数据进行归一化处理；S2：对S1中归一化的数据分别利用基于LSTM提取短期充电状态依赖性特征，基于VAE提取长期充电状态依赖性特征；S3：将提取得到的两类特征进行拼接后输入电动汽车充电桩占用预测网络，得到充电占用状态的多阶段预测；电动汽车充电桩占用预测网络采用端到端的训练方式，不断更新权值参数，直至网络收敛；S4：将上述得到的模型在云平台部署，同时负责数据的存储和处理，完成电动车充电占用状态预测及资源调度。本发明能有效的完成电动汽车充电站占用预测。
-
公开(公告)号：CN118298909A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410408405.2
申请日：2024-04-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于联合表示学习和元路径的药物‑靶标相互作用预测方法，属于药物靶点亲和力预测技术领域。该方法包含三种单一模态，分别表示序列信息模态、异构结构信息模态和相似信息模态。模型综合利用多模态数据，并整合到统一的模型中进行学习，捕获到不同模态之间的互补信息，提高特征的表达能力和区分度，更全面地考虑不同数据源的信息，从而实现提高模型的预测能力和准确性。最终，本发明采用基于联合表示学习和元路径的药物‑靶标相互作用预测方法能够有效地完成药物靶点亲和力预测。
-
公开(公告)号：CN118823343A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410869826.5
申请日：2024-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/092 , G06N3/09 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及一种基于边缘引导和动态剪枝的车辆图像分割方法，属于图像处理领域。利用基于状态空间模型的混合感知编解码网络实现图像浅层和深层语义特征的提取和恢复。混合状态空间模块构建的编码器由状态空间模型分支和混合卷积分支组成，在混合卷积分支中，通过扩张卷积来扩展卷积核的感受野。多尺度边缘引导分支输入收缩路径的编码特征、扩展路径中高层的解码预测特征和高斯拉普拉斯操作的高频特征。通过动态联合剪枝算法联合学习模型权重，构建递归网络对修剪准确性奖励函数的变化进行动态建模，得到模型层压缩率和修剪准确性权衡最优分割模型。本发明不仅能够准确地分割复杂环境下的车辆图像，还能够在资源有限的设备上进行高效部署和运行。
-
公开(公告)号：CN117478390A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311461821.0
申请日：2023-11-06
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L9/40 , G06F18/2135 , G06F18/2321
Abstract: 本发明涉及一种基于改进密度峰值聚类算法的网络入侵检测方法，属于机器学习与计算机网络安全技术领域。该方法包括对网络入侵数据集中的字符型特征编码为数字特征并进行标准化处理，利用主成分分析法对网络入侵数据集进行特征提取，去除冗余数据并降维；对网络入侵数据计算近邻，利用自然邻搜索算法计算达到稳定状态时的k近邻；计算每一个点的密度从而根据密度获取其局部代表点；计算局部代表点之间的距离，并对其应用密度峰值聚类算法获得簇类结果；对每一个聚类簇计算基于簇的离群因子，并将检测出的离群簇作为异常攻击数据。本发明解决了现有方法常忽略簇状异常点的问题，并克服当前基于聚类的入侵检测方法不能较好的识别流形簇等问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118833182A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410827448.4
申请日：2024-06-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: B60R21/0136 , B60R21/26 , B60R21/264 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N5/048
Abstract: 本发明涉及一种基于超轻量级融合神经网络的安全气囊点火控制方法，属于安全气囊点火控制技术领域，包括以下步骤：S1：当汽车发生正面碰撞时，采集碰撞加速度信号，提取特征变量；S2：利用基于自适应模糊推理的汽车碰撞强度推理算法推理汽车碰撞强度；S3：通过BP神经网络引导的超轻量级乘员位移感知模型，对乘员位移进行检测；S4：结合汽车碰撞强度和乘员位移，判断汽车碰撞强度大小，并确定目标点火时刻。本方法具备准确判断汽车碰撞强度的能力，从而提升了安全气囊点火的可靠性，特别是在中、低速碰撞时有效减少了气囊的误点火情况。同时，通过对乘员位移展开程度的智能判断，还增强了整个控制系统的灵活性和智能化水平。
-
公开(公告)号：CN118297901A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410408401.4
申请日：2024-04-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于离散扩散过程细化的轻量化脑肿瘤图像分割方法，属于图像分割技术领域。首先将获取的脑肿瘤MR图像进行专业标注然后经过一系列预处理输入到网络中。然后通过离散扩散模型在前向扩散中将分割掩码退化为粗掩码，在反向扩散中将粗掩码的像素变换到精细状态修正粗掩码中的错误预测区域。设计可解释性感知掩码的渐进式剪枝，通过可解释性感知掩码，进行动态稀疏权值。实现自适应渐进式搜索和逐层剪枝，从而使模型获得更好的收敛性和性能。最后通过细粒度对齐机制，调整剪枝前后模型之间的大小差异，通过知识蒸馏来实现对剪枝后模型学习原模型的知识和表示，自适应地确定每个样本中蒸馏网络中的蒸馏点。
-
公开(公告)号：CN116578839A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310540664.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/10 , G01D21/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种面向特种专用汽车多模态传感器数据预处理方法，属于特种专用汽车检测预警领域。该方法包括：针对多模态的传感器收集到的特种专用汽车产生的一维数据，采用基于上下文推理的数据清理方法进行数据清理；针对特种专用汽车运行过程中，多模态的传感器收集到的正常工况数据量大于异常工况数据量，而正常工况数据对于异常工况的预警检测作用较小时，采用基于K‑Means聚类和diffusion网络的数据均衡方法实现数据均衡；针对特种专用汽车多传感器收集到的多模态数据指标，采用基于注意力机制的图神经网络和多尺度自适应优化模块的数据融合方法，改善预警模型的检测能力，提高数据的利用效率。
-
公开(公告)号：CN118298908A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410408403.3
申请日：2024-04-07
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16B15/30 , G16B50/30 , G16B35/00 , G06N3/082 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于药物双模态特征的药物靶标结合亲和力预测方法，属于药物靶标亲和度预测领域。首先通过构建一个三通道深度学习网络，分别处理生物标靶的序列、药物分子的序列及其化学结构图。标靶序列经预处理后被嵌入为高维特征向量，并利用XLNet‑DSC提取深层次的生物信息。同时，药物分子的SMILES序列被转化为化学结构图，并通过图神经网络技术如图注意力网络和消息传递神经网络提取关键的化学特征。药物分子序列经过特定编码和神经网络处理，以获得进一步的特征表示。通过将这些多维度特征进行融合，并应用多头注意力机制进行细致的特征整合，该方法能够精确地预测药物与标靶之间的结合亲和力。
-
公开(公告)号：CN117114882A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311162484.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q40/04 , G06Q10/0631 , G06F17/18 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链技术的电动汽车充电交易及调度方法，属于电动汽车充电领域。本发明从需求侧的角度，基于区块链技术设计了双层电车充电调度优化模型用于提高充电站的利用效率，首先通过区块链技术设计了海量电动汽车的充电调度计算平台和交易框架；在此平台的基础上，提前采集和处理用户上传的充电交易请求，然后以最大化充电交易成交量为目标函数，并考虑充电基础设施供应侧和电车用户侧的现实因素为限制条件，建立起时间、地点双层电车调度优化模型，提高充电交易量和充电服务效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.025 seconds)
