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公开(公告)号：CN114757177A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210242189.X
申请日：2022-03-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/284 , G06F40/126 , G06F40/216 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及自然语言处理、深度学习、自动文本摘要领域，具体涉及一种基于BART融合指针生成网络的文本摘要方法，包括结合位置编码，对输入文本进行预处理；利用TF‑IDF权重机制，获取文本关键词权重向量；利用基于注意力机制的QRNN模型得到注意力分布，结合关键词分布，获取上下文向量；利用BART模型对上下文向量进行处理得到词表分布；利用指针生成网络，结合复制机制和覆盖机制，获取最终分布，得到基于BART融合指针生成网络的文本摘要模型；对基于BART融合指针生成网络的文本摘要模型进行优化训练，将文档输入到训练好的模型中，获取文档的摘要内容；本发明提升对低频词和集外词等的处理能力，同时减少重复冗余信息。
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公开(公告)号：CN112612973B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202011637166.6
申请日：2020-12-31
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q30/06 , G06F16/36
Abstract: 本发明涉及推荐系统技术领域，具体涉及一种结合知识图谱的个性化智能服装搭配推荐方法，获取电商平台的服装商品信息以及用户服装交互信息并构建知识图谱；对知识图谱进行建模，将知识图谱中的每个实体和关系进行学习，得到实体向量和关系向量；将实体向量和关系向量与混合推荐系统进行结合，对单品服装进行评分预测，得到服装单品推荐结果；计算两两服装单品的匹配指数，将匹配指数高的两个服装单品进行自动搭配并进行评分预测，根据评分进行最后的TOP‑N套装推荐结果。本方法使得线上的服装套装推荐更加智能化。
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公开(公告)号：CN108491477B
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN201810194417.4
申请日：2018-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及信息检索和数据挖掘领域，特别涉及一种基于多维云和用户动态兴趣的神经网络推荐方法，包括：获取用户对项目的评分及用户评分时间并进行预处理；使用预处理后的数据构建基于用户的多维云模型和基于项目的多维云模型，得到基于用户的预测评分和基于项目的预测评分；将基于用户的预测评分和基于项目的预测评分作为训练好的神经网络评分预测模型的输入数据，得到最终预测评分；本发明不仅有效利用用户数据，还改善了个性化推荐方法在数据稀疏场景下存在的弊端。
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公开(公告)号：CN110891019B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201911260151.X
申请日：2019-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L12/707 , H04L12/721 , H04L12/733 , H04L12/743 , H04L12/801 , H04L12/803 , H04L12/851
Abstract: 本发明涉及网络技术领域，特别涉及一种基于负载均衡的数据中心网络流量调度方法，包括数据流到达交换机时，判断该流的源主机和目的主机是否与同一边缘交换机连接，如果是，直接转发；判断数据流传输速率是否超过阈值，如果数据流传输速率低于阈值则采用等价多路径路由算法，为流计算转发路径；如果高于阈值，则将该消息发送给控制器，控制器利用提出的基于模拟退火的粒子群优化算法为流计算最优转发路径，下发流表完成数据流调度；本发明针对当前网络链路负载不均衡和网络流完成时间较长等问题，结合SDN网络和启发式算法的优势，达到数据中心网络流量传输负载均衡的效果，提高网络传输性能。
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公开(公告)号：CN107888367B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201711188449.5
申请日：2017-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L5/00 , H04B7/0413
Abstract: 本发明涉及移动通信领域，为一种大规模MIMO系统中基于用户分类的动态导频分配方法，包括：将系统所能提供的正交导频集合平均分为三组包括；分别计算三个相邻小区中各用户的信号强度；根据所述各用户的信号强度分别将所述三个相邻小区的用户分为边缘用户和中心用户；给所述三个相邻小区的边缘用户分别分配相互正交的导频组，再分别给所述三个相邻小区的中心用户分配未在本小区边缘用户中分配的另两个导频组；本发明设计的导频分配方案通过改进传统软导频复用方案，减少了正交导频开销，同时减小了相邻小区中心用户对目标小区边缘用户产生的小区间干扰，提高了边缘用户的上下行SINR及系统的信道容量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108495365B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201810207008.3
申请日：2018-03-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00 , H04L25/02 , H04B17/364 , H04J11/00
Abstract: 本发明涉及无线通信技术，特别涉及一种基于窄带物联网时延估计的终端定位方法，该方法包括：利用窄带物联网下行链路特有的定位参考信号，对本地参考信号与接收参考信号先后进行频域相关、首达径搜索、时域内插、时域相关对时延进行估计，逐步提升时延估计精度；与此同时，为了消除小区间干扰以及抑制非视距影响，分别引入连续干扰消除算法和首达径搜索算法，以实现准确的时延估计，从而提高定位精度的技术效果。
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公开(公告)号：CN111050300A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911290695.0
申请日：2019-12-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及智能交通领域，特别涉及一种基于命名数据网络的车联网路由方法；所述方法包括信息请求车辆根据数字地图规划出多条兴趣包路由路径；兴趣包在规划的多条路由路径上进行定向洪泛；数据应答车辆接收到兴趣包后，按照兴趣包的反向路径进行数据包回传；数据包到达信息请求车辆所在路段时对该路段内所有车辆进行限制广播，路段内所有车辆对数据包进行缓存或广播；当路段内其他车辆发出相同数据请求时，则就近进行数据传输；本发明通过向目的路段定向洪泛数据包、兴趣包和终点路段数据缓存的方式，使该路由方法解决了基于命名数据网络架构的车联网中容易发生广播风暴以及数据副本冗余的问题。
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公开(公告)号：CN105933971B
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201610321009.1
申请日：2016-05-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W52/42 , H04B7/0426
Abstract: 本发明请求保护一种适用于大规模多输入多输出(MIMO)系统的能效优化方法。首先建立联合优化基站天线数，天线子集和发射功率的能效优化模型。然后提出一种复杂度低的迭代搜索方法，假设基站天线数为M，首先对基站天线数从1到M进行遍历；每选定一个天线数后，采用次优的基于信道矩阵范数的天线选择算法进行天线子集的选取；当天线数和天线子集确定后，能效是发射功率的准凹函数，因此可以利用凸优化理论求解出最优发射功率，此时最优发射功率对应的能效即当前天线数下的最优能效；最后比较这M次能效，得出系统最优能效，最优天线数，天线子集和发射功率。本发明能够在提高系统能量效率的同时降低系统的开销。
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公开(公告)号：CN105813129B
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201610338825.3
申请日：2016-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于D2D分簇的资源分配方法，属于移动通信技术领域。该方法主要包括以下步骤：(1)UE测量上报；(2)构建干扰图并基于图着色进行分簇；(3)资源分配；(4)中继转发方案，根据转发所消耗的资源成本对D2D对进行中继转发。本发明设计的资源分配方法在保证每个蜂窝用户D2D对的Qos的前提下，考虑D2D对间干扰，并基于图着色进行分簇，允许多个D2D链路复用同一个蜂窝用户的RB，考虑D2D作为中继节点转发数据，从而提高了用户满意度和蜂窝系统的频谱利用率。
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公开(公告)号：CN109300101A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811214216.2
申请日：2018-10-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于Retinex理论的多曝光图像融合方法，属于图像处理技术领域。该方法包括以下步骤：依据Retinex理论对曝光序列图像进行亮度估计，生成每张图像的亮度图像Lk及反射率图像Rk；根据多张亮度图像Lk和定义好的S曲线求到最终的亮度图像；对反射率图像Rk进行视觉质量评估，得到最终的反射率图像；然后通过和得到融合图像F，再利用自动色阶的方法对融合图像进行对比度增强，进而得到最终的融合图像。本发明将Retinex理论应用到静态场景的多曝光图像融合上，设法从曝光序列图像中得到场景真实的亮度图像和反射率图像，能够有效解决的传统多曝光融合方法中细节丢失和颜色失真的问题，使得最终的融合图像整体亮度更加真实，视觉效果更好。
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