-
公开(公告)号：CN118136192A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410292523.1
申请日：2024-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，特别涉及一种基于双曲图神经网络的电子病历预处理方法，包括采用双曲信息流嵌入方法重构医疗代码层次结构得到医疗代码双曲空间结构；根据医疗代码双曲空间结构获取底层医疗代码嵌入集合；采集患者的电子病历数据集构建医疗代码有向加权图，并计算加权邻接矩阵；采用多层图神经网络学习底层医疗代码嵌入集合和加权邻接矩阵，获取医疗代码隐藏表示集合；基于医疗代码隐藏表示集合，采用双级注意力机制对电子病历数据集进行编码，得到患者向量；将患者向量输入解码器解码，输出预测医疗代码分布，根据预测医疗代码分布对患者进行标记；本发明解决了现有预测模型对电子病历数据利用不充分的问题，提升了模型预测精度。
-
公开(公告)号：CN115866621A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211391201.X
申请日：2022-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种基于鲸鱼算法的无线传感器网络覆盖方法，包括：将待覆盖区域划分为L×W个监测点；将无线传感器网络中的无线传感器节点作为鲸鱼算法的初始种群；根据无线传感器的通信半径、感知半径和可靠性半径利用鲸鱼算法计算无线传感器节点在待覆盖区域的最优位置，将无线传感器节点设置在最优位置对应的监测点对待覆盖区域进行覆盖，通过本发明的方法能够将无线传感器节点准确的放置在待覆盖区域的最佳位置，提高无线传感器器网络对待覆盖区域的覆盖效率。
-
公开(公告)号：CN115062708A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210699497.5
申请日：2022-06-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06K9/62 , G06F16/901 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于智慧交通轨迹监测领域，具体涉及一种基于轨迹偏差点嵌入和深度聚类的异常节点检测方法，构建交通轨迹检测网络结构，并初始化网络结构；根据网络结构中各个节点之间的关系构建结构嵌入；根据结构嵌入采用随机游走方法构建分层多层图；获取待检测节点的轨迹数据，将轨迹数据输入到分层多层图中，得到序列；采用深度聚类方法对序列进行聚类，得到异常节点；本发明利用有用和衍生的模式来检测群轨迹离群点或提取个体和群轨迹离群点的偏差点，提高了检测结果的准确性。
-
公开(公告)号：CN117222037A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311308539.9
申请日：2023-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于移动通信技术领域，具体涉及一种列车无线通信网络中链路资源的调度方法，包括：构建传感器网络并安装在列车的走行部上；通过传感器网络采集列车传感器数据，将采集数据存于缓存队列进行数据归一化处理；为每个数据流设定一个时间戳，当时间戳达到时间阈值后，丢弃未被调度的数据，同时动态增加该类数据的权重，以减少后续生成的该类数据被丢弃；采用一种改进的动态加权公平队列调度算法进行数据传输的调度，决定某类传感器优先进行传输；计算虚拟时间，并选择最小虚拟时间的优先调度。本发明分别考虑了数据的公平性、时间复杂度和端到端时延，有效地降低了网络中数据传输带来的能量消耗，有效地延长了列车无线通信网络的生命周期。
-
公开(公告)号：CN115175268B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210767617.0
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的异构网络节能路由方法，传感器节点根据自身传感器的预定义计划感知环境，收集观测数据并存入对应的缓存队列；并在等待时间内，接收邻居节点传送的聚合数据并存入对应的缓存队列；传感器节点将同一缓存队列中的数据聚合，得到多种类型的聚合数据；根据Q学习自适应算法选择每种类型的聚合数据的下一跳传感器节点并转发；传感器节点根据下一跳传感器节点的响应更新对应传感器的Q表，本发明基于机器学习的自适应路由实现对网络动态变化的实时捕获，用较小的开销实现对整个网络的动态掌控，具有较好的节能性能，有效的延长了网络生命周期。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112488029B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011458026.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空地协同的车辆检测方法，属于无人驾驶技术中的道路环境感知领域。该方法包括：获取空地视角下的车辆检测结果，并构建空地视角下的目标检测点阵；对空地视角下的目标检测点阵进行配准融合一体化；最后利用前一帧的目标检测融合结果滤除当前帧目标检测融合点阵中的误检测目标点。本发明可以准确地在障碍物遮挡、相机抖动及转弯的情况下对目标车辆实现检测，提升了目标检测系统的准确率、精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115866621B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202211391201.X
申请日：2022-11-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络领域，具体涉及一种基于鲸鱼算法的无线传感器网络覆盖方法，包括：将待覆盖区域划分为L×W个监测点；将无线传感器网络中的无线传感器节点作为鲸鱼算法的初始种群；根据无线传感器的通信半径、感知半径和可靠性半径利用鲸鱼算法计算无线传感器节点在待覆盖区域的最优位置，将无线传感器节点设置在最优位置对应的监测点对待覆盖区域进行覆盖，通过本发明的方法能够将无线传感器节点准确的放置在待覆盖区域的最佳位置，提高无线传感器器网络对待覆盖区域的覆盖效率。
-
公开(公告)号：CN115175268A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210767617.0
申请日：2022-07-01
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于无线传感器网络技术领域，具体涉及一种基于深度强化学习的异构网络节能路由方法，传感器节点根据自身传感器的预定义计划感知环境，收集观测数据并存入对应的缓存队列；并在等待时间内，接收邻居节点传送的聚合数据并存入对应的缓存队列；传感器节点将同一缓存队列中的数据聚合，得到多种类型的聚合数据；根据Q学习自适应算法选择每种类型的聚合数据的下一跳传感器节点并转发；传感器节点根据下一跳传感器节点的响应更新对应传感器的Q表，本发明基于机器学习的自适应路由实现对网络动态变化的实时捕获，用较小的开销实现对整个网络的动态掌控，具有较好的节能性能，有效的延长了网络生命周期。
-
公开(公告)号：CN112488029A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011458026.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于空地协同的车辆检测方法，属于无人驾驶技术中的道路环境感知领域。该方法包括：获取空地视角下的车辆检测结果，并构建空地视角下的目标检测点阵；对空地视角下的目标检测点阵进行配准融合一体化；最后利用前一帧的目标检测融合结果滤除当前帧目标检测融合点阵中的误检测目标点。本发明可以准确地在障碍物遮挡、相机抖动及转弯的情况下对目标车辆实现检测，提升了目标检测系统的准确率、精度和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN115762164A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211452502.9
申请日：2022-11-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及道路交通检测领域，具体涉及一种基于PWSL‑KF模型的道路交通拥堵检测方法及系统，包括获取目标路段的真实交通密度和交通速度；将真实交通密度输入到PWSL‑KF观测器模型进行处理，计算出预测交通密度；计算预测交通密度和真实交通密度之间的残差；将得到的残差输入到基于KNN‑Shewhart策略的检测器中，根据训练数据中每个观测值的残差计算K近邻距离和参数阈值；最后比较K近邻距离和参数阈值得出道路拥堵情况；本发明对预测交通量的准确程度较高，对硬件和工程量要求较低，方便实现。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.016 seconds)
