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公开(公告)号：CN114640435A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210301517.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 , 重庆大学
IPC: H04L9/00 , H03K19/0175
Abstract: 本发明公开一种基于线性电阻耦合的混沌同步系统和设计方法，包括耦合驱动端、控制端、耦合响应端；所述耦合驱动端上设置有耦合驱动电路，所述耦合响应端上设置有耦合响应电路，所述控制端上设置有线性电阻耦合电路；耦合驱动电路通过线性电阻耦合电路和耦合响应电路连接。本发明通过采用线性电阻对驱动端和响应端进行线性耦合同步，从而提高混沌同步过程中数据的安全性。
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公开(公告)号：CN103456167B
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201310424566.2
申请日：2013-09-17
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种基于关键区域的良好驾驶技术参数获取方法，包括如下步骤：采集参考车辆的物理数据，形成数据集D；扫描数据集D中每个数组中的累计油耗Ao，将不同数组中累计油耗Ao的值由低到高排序，根据累计油耗Ao的高低对每一个数组进行标记；利用测定的关键区域的经、纬度范围Z过滤数据集D得到行车关键区域数据集D′；将数据集D′按不同关键区域和不同时段特征分类成n个数据片；利用Mapreduce并行处理架构对n个数据片并行处理，得到某一关键区域特定时间段的良好驾驶技术参数；将所有n个数据片挖掘出的良好驾驶技术参数集合在一起。本发明能够在关键区域为驾驶员提供实时驾驶建议，提高驾驶技术，降低油耗，提高舒适度。
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公开(公告)号：CN103700011A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201410013846.9
申请日：2014-01-13
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博信息技术股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特征抽取方法和装置，应用于一电子设备中，所述方法包括：所述电子设备接收来自服务器所采集的用户-项目历史行为统计数据；将所述统计数据存储在存储模块中；对所述用户-项目历史行为统计数据进行非负用户行为特征抽取，获得特征抽取数据；将所述特征抽取数据存储在所述存储模块中，解决了现有技术中存在不能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，不能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术问题，实现了能抽取出能够保证对已知数据的良好还原性和非负性，能够良好地表征用户行为规律的用户行为特征的技术效果。
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公开(公告)号：CN103442087A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310415743.0
申请日：2013-09-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于响应时间趋势分析的Web服务系统访问量控制技术，旨在动态的跟踪Web服务系统的运行时性能变化趋势，然后自适应的设定合理的新增任务数控制量，采用趋势分析的方法，动态的决定下一次控制的时机，同时动态的调整新增任务数，从而优化系统性能，使系统在高负载状况下达到最合理的运行状态。避免了异常数据对决策的影响，以及“控制过密”和“控制过疏”的情况。
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公开(公告)号：CN102404173B
公开(公告)日：2013-11-27
申请号：CN201110444847.5
申请日：2011-12-27
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博计算机系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种web服务吞吐率预测方法，属于软件性能预测领域，按照固定单位时间间隔获取待分析的web服务的吞吐率数据序列，然后根据相邻吞吐率值的变化情况定义多种吞吐率变化的模式，并定义和计算模式之间的转换概率矩阵，最后将当前时刻的吞吐率值加上当前时刻到一个单位时间间隔后时刻的加权平均吞吐率增量，从而获得需要的吞吐率的预测值，该方法避免了传统的Web预测模型和方法中过于依赖SLA规范和假设参数恒定不变的不足，能为WEB服务可信性研究提供模型支撑和分析手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102722552A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210168756.8
申请日：2012-05-28
Applicant: 重庆大学 , 成都国科海博计算机系统有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种协同过滤推荐模型中调整学习速率的方法，属于数据挖掘和个性化推荐技术领域，通过增大该隐特征向量对应的学习速率来提高收敛速度，通过缩小该隐特征向量对应的学习速率，从而提高推荐准确率，本发明能够使推荐模型的准确率及收敛速度达到一个较好的平衡状态，使推荐模型的训练过程得到优化。
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公开(公告)号：CN112660746B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202011437844.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 , 重庆大学
IPC: B65G43/06
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的托辊故障诊断方法、系统及存储介质。所述基于大数据技术的托辊故障诊断方法包括以下步骤：S1，采集托辊音频数据；S2，提取音频数据的特征；所述音频数据的特征具体包括尖锐度、噪声烦恼度以及言语干扰级之一或任意组合；S3，音频数据的特征输入至已训练的逻辑回归模型中，逻辑回归模型对托辊的运行状态进行识别；S4，若托辊运行异常，执行警报、监视或控制操作；若托辊运行正常，完成当前时刻的托辊故障诊断，执行步骤S5；S5，更新时刻，重复执行步骤S1至步骤S4，进行下一时刻的托辊故障诊断。本发明可以实现对托辊故障的实时诊断，并且易实现成本低，算法复杂度低。
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公开(公告)号：CN112660746A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011437844.4
申请日：2020-12-07
Applicant: 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 , 重庆大学
IPC: B65G43/06
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的托辊故障诊断方法、系统及存储介质。所述基于大数据技术的托辊故障诊断方法包括以下步骤：S1，采集托辊音频数据；S2，提取音频数据的特征；所述音频数据的特征具体包括尖锐度、噪声烦恼度以及言语干扰级之一或任意组合；S3，音频数据的特征输入至已训练的逻辑回归模型中，逻辑回归模型对托辊的运行状态进行识别；S4，若托辊运行异常，执行警报、监视或控制操作；若托辊运行正常，完成当前时刻的托辊故障诊断，执行步骤S5；S5，更新时刻，重复执行步骤S1至步骤S4，进行下一时刻的托辊故障诊断。本发明可以实现对托辊故障的实时诊断，并且易实现成本低，算法复杂度低。
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公开(公告)号：CN112660745A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011430929.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 , 重庆大学
IPC: B65G43/06
Abstract: 本发明公开了一种托辊故障智能诊断方法、系统及可读存储介质。所述托辊故障智能诊断方法包括以下步骤：S1，采集托辊音频数据；S2，提取音频数据的特征；所述音频数据的特征具体包括尖锐度、噪声烦恼度以及言语干扰级之一或任意组合；S3，音频数据的特征输入至已训练的智能分类识别模型中，智能分类识别模型对托辊的运行状态进行识别；S4，若托辊运行异常，执行警报、监视或控制操作；若托辊运行正常，完成当前时刻的托辊故障诊断，执行步骤S5；S5，更新时刻，重复执行步骤S1至步骤S4，进行下一时刻的托辊故障诊断。本发明可以实现对托辊故障的实时诊断，并且易实现成本低，算法复杂度低。
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公开(公告)号：CN112504673A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011437793.5
申请日：2020-12-07
Applicant: 中国科学院重庆绿色智能技术研究院 , 重庆大学
IPC: G01M13/028 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的托辊故障诊断方法、系统及存储介质。所述基于机器学习的托辊故障诊断方法包括以下步骤：S1，采集托辊音频数据；S2，提取音频数据的特征；所述音频数据的特征具体包括尖锐度、噪声烦恼度以及言语干扰级之一或任意组合；S3，音频数据的特征输入至已训练的CART模型中，CART模型对托辊的运行状态进行识别；S4，若托辊运行异常，执行警报、监视或控制操作；若托辊运行正常，完成当前时刻的托辊故障诊断，执行步骤S5；S5，更新时刻，重复执行步骤S1至步骤S4，进行下一时刻的托辊故障诊断。本发明可以实现对托辊故障的实时诊断，并且易实现成本低，算法复杂度低。
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