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公开(公告)号：CN106332279B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201610820871.7
申请日：2016-09-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于节点间连通性差异及粒子群优化的DV‑Hop(distance vector‑hop)定位方法，涉及通信技术领域，给出了改进的基于节点间连通性差异的DV‑Hop算法，该算法在三边测量法中选择最优的3个锚节点估计未知节点的位置、并根据最近锚节点对估计位置进行校准，最后选择连通性差异最小的位置作为估计位置。为了进一步提高定位精度，引入了基于自适应粒子群的DV‑Hop算法，改进粒子群算法中的速度、位置更新公式，变化适应度函数，然后对粒子进行排序。将ICDA DV‑Hop算法和MPSO DV‑Hop算法结合。实施本发明，能够使算法具有较好的收敛速度并且有效地提高定位精度。
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公开(公告)号：CN106170151B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610522928.5
申请日：2016-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明请求保护一种基于协作锚节点自适应移动的未知节点定位方法。所述方法包括：在感知区域内以锚节点对的形式随机部署锚节点对；锚节点之间相互协作，自适应确定移动路线使得其在各时刻移动的位置对未知节点定位贡献最大；未知节点通过锚节点位置信息利用非测距方法计算自身坐标。该方法应用于移动传感器网络，利用锚节点之间的相互协作使得锚节点以锚节点对的形式移动保证了未知节点附近至少有2个锚节点，提高了定位精度并且有效地减少了锚节点使用数量，提高了锚节点的利用率。
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公开(公告)号：CN108170848A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201810048593.7
申请日：2018-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向中国移动智能客服的对话场景分类方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取中国移动智能客服场景对话相关自然语言的训练文本；采用MapReduce方法计算量化数据的笛卡尔积进行实体的共指消歧；采用词向量表征方式融合多语境描述进行训练文本稀疏表示；采用尺度相关池化方案与训练级联卷积神经网络模型进行对话场景分类。因此，本发明能有效应答用户与客服交互的自然语言信息，满足智能客服需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106170151A
公开(公告)日：2016-11-30
申请号：CN201610522928.5
申请日：2016-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/003
Abstract: 本发明请求保护一种基于协作锚节点自适应移动的未知节点定位方法。所述方法包括：在感知区域内以锚节点对的形式随机部署锚节点对；锚节点之间相互协作，自适应确定移动路线使得其在各时刻移动的位置对未知节点定位贡献最大；未知节点通过锚节点位置信息利用非测距方法计算自身坐标。该方法应用于移动传感器网络，利用锚节点之间的相互协作使得锚节点以锚节点对的形式移动保证了未知节点附近至少有2个锚节点，提高了定位精度并且有效地减少了锚节点使用数量，提高了锚节点的利用率。
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公开(公告)号：CN118470971A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410631129.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明涉及一种基于时空数据及分数阶累加偏灰色模型的短时交通流预测方法，属于智能交通技术领域。该方法包括：将一维点序列的原始数据形式构造成矩阵原始数据序列；根据原始数据矩阵序列计算累加生成序列X(r)及其对应的均值序列Z(r)和偏导数序列；建立基于时空数据的短时交通流预测模型FPGM，并构造矩阵B和Y以估计模型参数；采用粒子群算法寻找最佳分数阶累加阶数以及正弦函数中的参数；计算模型的模拟值X(r)、还原值X(0)；计算模型FPGM(1,1|sin)和对比模型的均方误差、平均绝对模拟百分比误差、均方根百分比误差、平均绝对误差及相关系数；若各项指标通过误差检验，则使用FPGM(1,1|sin)模型预测未来趋势，否则返回步骤S1。本发明能够为交通流数据分析和预测提供数据支持。
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公开(公告)号：CN108170848B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN201810048593.7
申请日：2018-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/332 , G06F16/33 , G06F16/35 , G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种面向中国移动智能客服的对话场景分类方法，属于人工智能技术领域。该方法包括：获取中国移动智能客服场景对话相关自然语言的训练文本；采用MapReduce方法计算量化数据的笛卡尔积进行实体的共指消歧；采用词向量表征方式融合多语境描述进行训练文本稀疏表示；采用尺度相关池化方案与训练级联卷积神经网络模型进行对话场景分类。因此，本发明能有效应答用户与客服交互的自然语言信息，满足智能客服需求。
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公开(公告)号：CN108256307A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201810030098.3
申请日：2018-01-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种智能商务旅居房车的混合增强智能认知方法，该方法具体包含如下步骤：S1：驾乘人员与车载电子设备进行交流，并通过用户与车载电子设备的对话状态跟踪；S2：根据跟踪采集到的驾乘人员的声纹信息对驾乘人员进行身份认证；S3：对驾乘人员的行为意图进行分析；S4：对驾乘人员进行人脸识别进行驾乘人员身份鉴定和疲劳监测；S5：对驾乘人员进行手势识别；S6：综合得出分析识别结果。本发明将人的作用与人的认知模型引入到商务旅居房车中形成更强的智能形态，提升机器理解并适应商务旅居房车内外环境、完成复杂时空关联任务的能力，增强商务旅居房车功能和空间体验。
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公开(公告)号：CN120030891A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510107956.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种含分数阶导数偏灰色模型的能源产量预测方法，属于能源产量预测领域。其首先选取不同能源的月度产量当期值为数据库，构建原始矩阵序列X(0)作为模型的输入；其次在构建模型时引入分数阶导数和分数阶累加算子，在指数函数和正弦函数的灰色作用量下动态进行能源产量预测；再次计算模型的模拟值X(r)、还原值X(0)并且与对比模型在各项指标上进行对比；采用粒子群优化算法寻找出使MAPE值最小的最佳参数向量；最后将新模型应用于能源产量预测。本发明引入指数函数与三角函数，使得模型的时间响应函数具有振荡特征，从而能够精准捕捉并有效映射数据的波动性，显著提升了适应性与灵活性；将分数阶导数与分数阶累加算子融入模型中，显著提高了预测精度。
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