-
公开(公告)号：CN107480213A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710624691.6
申请日：2017-07-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06Q50/01
Abstract: 本发明公开了一种基于时序文本网络的社区检测与用户关系预测方法，包括：基于原始数据构建时序文本网络；针对时序文本网络，构建基于关系图模型的生成模型；利用梯度下降法构建生成模型的推断过程；根据模型的推断过程，对时序文本网络进行训练，提取出社区信息以及社区间的关系；根据提取出的社区信息，进行网络节点间的连接预测。本发明构建了全新的社区检测方法，并提出了社区相关度的概念，大幅提升了社区检测的准确性和解释性。
-
公开(公告)号：CN105469599B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201510868738.4
申请日：2015-12-01
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明提供了一种车辆轨迹跟踪和车辆行为预测方法，包括：用户对特地地点请求道路服务，服务器根据接受到的请求地点以及等待时间搜寻，基于地图服务，建立搜索树，获取附近可能到达请求点的车辆信息；搜索到的车辆向服务器传送GPS信息、加速度数据；服务器会在每个十字路口之前处理收集到的加速度数据并预测车辆在十字路口的机动行为；服务器比较车辆实时位置与根据道路平均速度计算出来的位置；服务器将明显落后或者在十字路口前行方向不是指向请求点的车辆剔除，最后获取会到请求节点的车辆。本发明通过车辆轨迹跟踪和车辆行为预测，可以提前发布交通信息，为解决交通堵塞、保障行驶安全等提供契机。
-
公开(公告)号：CN106446712A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610877163.7
申请日：2016-09-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F21/62
CPC classification number: G06F21/6254
Abstract: 本发明提供了一种多元数据微融合的方法，包括步骤：一组数据集，数据集中每个元素为多元变量，需要将数据集分组每组数据数量不小于k；确定数据集分组的信息损失，目标是在每组数据数量不小k的情况下最小化分组带来的信息损失；得到数据集后确定数据集的中心，以及各个数据之间的距离；挑选距离数据集中心最远的数据并且以该数据为中心依次形成一个数据数量为k的分组；对已经形成的数据数量为k的分组进行扩展，并保证扩展后的数据集数据数量在k与2k-1之间。本发明通过一方面利用每组的中心来选取新加入的数据，另一方面允许每组数据数量可变来减少因分组带来的信息损失，此外每组数据数量不小于k可以保证数据本身的匿名保护。
-
公开(公告)号：CN106250819A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610574228.0
申请日：2016-07-20
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00248 , G06K9/00281 , G06K9/00288
Abstract: 本发明提供了一种基于脸部实时监控检测人脸对称性及异常方法，包括训练阶段步骤：建立深度卷积神经网络模型，采集的用户脸部主要部位图像数据，并根据用户给定的图像数据决定出最优分类策略；测试阶段步骤：实时监控用户脸部活动，采集用户脸部主要部位图像数据，通过深度卷积神经网络模型处理用户脸部主要部位图像，提取深度卷积特征；解决基于深度卷积特征的二分类问题，对用户脸部主要部位分别进行状态识别后对该主要部位进行实时对称性检测与异常检测；记录用户眼部状态时间序列，实时调整监控摄像头的采样频率。本发明在不同光照、不同用户的条件下均能精确地进行人脸对称性及异常的实时检测，并且具有较高的稳定性与普适性。
-
公开(公告)号：CN106237515A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610786103.4
申请日：2016-08-30
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于用户行为反馈的面部自适应刺激系统及方法，包括如下步骤：在用户第一次使用时，先开始一个启动模式，本模式能够与根据检测模块得到用户行为的图像处理结果，将刺激的强度调节到一个合适的值；根据检测模块得到用户行为的图像处理结果得出光照强度，选择进入白天模式或者夜间模式；在刺激开启的同时也会开启疼痛控制模式，可以防止在刺激时用户产生疼痛感；当检测模块得到用户行为的图像处理结果检测到用户处于睡眠状态时，系统会进入睡眠模式，并调整刺激强度以适应睡眠。本系统利用了用户行为的图像处理结果，得到用户行为反馈以及环境因素，用以调节刺激强度，以适应不同的用户的需求，从而达到最优的刺激效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105763372A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610113133.9
申请日：2016-02-29
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/145
Abstract: 本发明提供了一种基于拓扑简化的数据中心网络的性能评估方法，通过仿真产生的模拟流量数据或真实网络流量集数据计算各时刻各交换机的第一类和第二类实时过载率；将各个交换机划分为若干组集合，设定集合映射规则以及对集合进行实时过载率计算及处理；根据计算得到的实时过载率确定单个交换机的最大承载能力，以及一组交换机的整体承载能力；根据承载能力将原先的网络结构简化为简化树这种更直观的网络结构并将整体网络假想为隧道结构并通过计算隧道中最窄线路来计算网络承载能力。本发明一方面充分考虑到延时和利用率的权衡问题，考虑到了不同流量情况下的性能情况，另一方面将一个数据中心网络的评估结果用一个非常简洁清晰的形式加以呈现。
-
公开(公告)号：CN103402212B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310252999.4
申请日：2013-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04W16/26
Abstract: 本发明提供了一种宏蜂窝用户MUE选择飞蜂窝用户FUE协助中继的方法，包括如下步骤：第一步：多个MUE与多个FUE采取合作传输模式，并规定时隙分配协议；第二步：计算不同FUE为每个MUE中继的效用；第三步：每个MUE根据效用参数按序选择FUE中继集合；第四步：若存在FUE被多个MUE选择，遍历所有可能的选择组合方案，将MUE效用增量积最大的方案确定为最优策略，并根据所述策略确定每个MUE的中继选择集合。本发明在存在多个FUE的频谱独占网络中，指导多个MUE有效地选择FUE协助中继，同时兼顾MUE间的公平性，相较全排列算法具有较低的运算量和较好的性能。
-
公开(公告)号：CN103680128B
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201310612620.6
申请日：2013-11-26
Applicant: 上海交通大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明提出了一种出租车智能调度系统，系统按照下列步骤工作：第一步，由乘客和司机的手机向服务器发送叫车/空车请求（含GPS信息）；第二步，服务器运行基于二分图匹配的人车匹配算法对司机与乘客进行配对，并向对应司机发送调度安排；第三步，若司机接受调度，服务器向对应乘客发送请求确认；若司机不接受调度，重复第二步；第四步，司机接到乘客后向服务器发送完成确认。本发明通过人车匹配算法和违约行为监测机制，实现了出租车的高效调度。
-
公开(公告)号：CN103326797B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310251917.4
申请日：2013-06-21
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B17/382
Abstract: 本发明涉及一种认知网络中的合作式频谱感知方法，分为训练阶段，包括如下步骤：授权用户按照规定的模式切换活动和空闲状态；次级用户通过能量检测进行频谱感知；次级用户将本地的感知数据发送给控制中心；控制中心求得进行合作式感知中数据融合所需要的最佳权值向量；感知阶段，授权用户自由活动，次级用户对频谱进行能量检测后将检测数据发送到控制中心，控制中心结合已有的权值矩阵以及门限对当前授权用户的活动情况做出判断；频谱共享阶段包括：当控制中心判断该时隙内授权用户空闲时，控制中心按照次级用户对感知做出的贡献确定每个次级用户分得的该频道上的传输时间。本发明增加了系统的可行性与健壮性，并且具有较好的感知性能。
-
公开(公告)号：CN102752760B
公开(公告)日：2015-04-01
申请号：CN201210148569.3
申请日：2012-05-11
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 本发明公开一种认知无线电中的多频带共享方法，包括步骤：多个频谱拥有者和多个二级用户构成认知无线电网络，规定网络接入协议；为主用户分配备选的二级用户合作对象；被分配到合作对象的主用户从中选择若干符合条件的二级用户作为最终的合作对象；主用户根据合作对象提供的中继功率的大小决定出租频谱的时长。本发明一方面给予二级用户选择合作与否的权利，另一方面保证了主用户之间的公平性，能够得到频谱合作共享中的稳定的全局次优解答。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
254
records
(took 0.059 seconds)
