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公开(公告)号：CN108564380B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN201810321941.3
申请日：2018-04-11
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于迭代决策树的电信用户分类方法，包括：S1：根据用户的基本信息、通话、短信记录构建用户社交关系网络G(V,E)；S2：从G(V,E)中抽取特征，或根据已分类的用户更新其他用户的特征；S3：用迭代决策树对G(V,E)中未分类的用户分类，即判断是否满足|sFriend‑nFriend|≥L；若满足则分类，将分类的用户数记为κ；K若κ＞K，回到步骤S2，否则进入步骤S4；S4：令L＝L‑1；若L≥0，返回步骤S2，否则进入步骤S5；S5：输出分类结果。本发明在训练集较少的情况下能达到很低的错误率，可以克服训练集占比高导致的过拟合影响，实现用户的精准定位。
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公开(公告)号：CN112037929A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010928695.5
申请日：2020-09-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G16H50/80 , G06K9/62 , G06N20/00 , A61B7/00 , A61B5/08 , A61B5/00 , G10L15/04 , G10L15/16 , G10L25/24
Abstract: 本发明公开了基于多模态机器学习的分类方法、在线新冠肺炎预警模型训练方法及预警方法。能够通过多种单项数据的采集，进而实现对对象的分类。并且由于先利用分类器进行单项数据的分类，再利用神经网络对单项数据的分类结果进行进一步分类，使得模型训练时长更短，且对硬件性能要求更低。本发明利用这种分类方法，还能够实现对于新冠肺炎的在线预警，能够快速确定需要进行核酸检测的对象，既保证了疑似患者得到检测，又避免了检测资源的浪费，在新冠肺炎的防治过程中能够起到积极的作用。
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公开(公告)号：CN110363300A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910666946.4
申请日：2019-07-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G06N7/00
Abstract: 本发明公开了一种融合隐马尔可夫模型和数据投影切分的轨迹修正方法，包括获取飞机降落之后的轨迹数据，将所述轨迹数据投影到跑道中心，得到多个观测位置；沿跑道长度方向将跑道进行分段切分，得到多个可能实际位置；计算隐马尔可夫模型的输出观测概率；计算隐马尔可夫模型的状态转移概率；采用维比特算法计算轨迹修正后跑道路径的概率；对轨迹修正后跑道路径的概率进行回溯，将每个时刻实际位置概率最大的可能实际位置作为实际位置，从而得到修正后的飞机轨迹。本发明通过对机场跑道中心直线进行切割，用切割点构造隐马尔可夫模型，并用维比特算法计算最大概率真实轨迹位置，提高了飞机在跑道上滑行的轨迹位置的精确性和真实性。
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公开(公告)号：CN108921670A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810724191.4
申请日：2018-07-04
Applicant: 重庆大学 , 重庆医药数据信息科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种融合用户潜在兴趣、时空数据和类别流行度的药品交易推荐方法，包括从电商平台的数据集中获取用户购买药品的购买记录数据，并对购买记录数据进行整理得到用户-药品评分矩阵；基于购买记录数据中相似用户的购买记录建立用户潜在兴趣模型，并基于用户潜在兴趣模型获取用户潜在兴趣数据；将用户潜在兴趣数据合并到用户-药品评分矩阵；基于购买记录数据中用户购买过的药品所属类别的流行度和用户对该类别的偏爱建立类别相关模型；对合并了用户潜在兴趣数据的用户-药品评分矩阵进行矩阵分解，并将分解得到的用户偏好预测矩阵和类别相关模型进行线性融合生成推荐列表。本发明有效解决了现有技术中评分矩阵稀疏性对推荐效率造成影响的问题。
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公开(公告)号：CN106779797A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201610991870.9
申请日：2016-11-10
Applicant: 重庆医药数据信息科技有限公司 , 重庆大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0202
Abstract: 本发明提出了一种基于反比例多项式函数萤火虫优化算法的支持向量机药品预测方法，包括如下步骤：S1，获取药品销售数量数据生成学习样本；S2，确定SVM的常数c和核函数σ的取值范围，以及迭代结束条件即迭代次数；S3，初始FA算法，根据每一次迭代计算萤火虫光强值I，判断是否对萤火虫光强度I进行位置更新；S4，判断迭代结束条件，找到最优二维向量(c,g)，将该最优二维向量(c,g)代入SVM向量机进行训练和验证，对学习样本进行调整，最终得到药品销售预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103206931B
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201310073027.9
申请日：2013-03-07
Applicant: 重庆大学
IPC: G01B15/02
Abstract: 本发明公开了一种X射线测厚方法及装置，属于射线测量领域；该X射线测厚方法包括步骤（1）：设置X射线发射器，调节其发射参数；步骤（2）：开启X射线发射器，测量未放置物体时空气中的射线能量数据I0；步骤（3）：开启X射线发射器，使X射线穿过厚度d已知的标准待测材料，测量穿过标准待测材料后的射线能量数据I；步骤（4）：采用以下方法求取校正参数：根据公式：求得对应的线衰减系数μ，再根据公式：μ(d)＝A(e-αd+β)进行最小二乘曲线拟合标定得到校正参数A,α,β；再根据公式：进行待测材料的厚度测量；该方法客服了因X射线“射束硬化”现象带来的测量不准的问题，使得X射线测厚方法具有校正功能；该方法和装置简单易行，且准确度高，可靠性强。
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公开(公告)号：CN103134823B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310092214.1
申请日：2013-03-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的X射线CT系统射束硬化校正方法，属于工业CT系统应用领域；该方法包括以下步骤：一：将铅箔过滤片紧贴后准直器放置进行散射校正；二：设置CT系统扫描参数；三：不开射线源，采集系统的本底值；四：打开射线源，对当前实验室下的空气进行扫描，获取当前空气射线强度；五：扫描一组标准件，采集不同厚度下的投影数据；六：拟合曲线，得到硬化模型和卷积校正模型；七：利用卷积校正模型函数进行硬化校正，得到校正后的射线强度数据；八：用校正后的射线强度数据进行图像重建。本校正方法对射束硬化校正效果显著，能很好地保留被测物体的边缘，且能保存检测物体的细节部分，满足高精度探测的需要。
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公开(公告)号：CN103167693A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310081651.3
申请日：2013-03-14
Applicant: 重庆大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明公开了一种用于CT探测采集系统的测试光源装置，属于CT探测采集系统测试领域；该装置包括一组产生光照的光源、一组用于检测光强值的光强传感器、一组用于调节光源供电电压的数字电阻以及一个核心处理器；每个光源对应有一个光强传感器和一个数字电阻，每个光强传感器对相应光源的光照强度进行检测并将检测到的光强值传送至核心处理器，核心处理器将接收到的各光源的光强值与预设的额定值进行比较，并根据比较的差值调整相应的数字电阻，从而调节相应光源的供电电压和光照强度；本测试光源装置，具有光源可靠性高，稳定性好，功耗低等优点，且实现方案灵活方便，结构简单，可维护性和可扩展性较强。
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公开(公告)号：CN103134823A
公开(公告)日：2013-06-05
申请号：CN201310092214.1
申请日：2013-03-21
Applicant: 重庆大学
IPC: G01N23/04
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积的X射线CT系统射束硬化校正方法，属于工业CT系统应用领域；该方法包括以下步骤：一：将铅箔过滤片紧贴后准直器放置进行散射校正；二：设置CT系统扫描参数；三：不开射线源，采集系统的本底值；四：打开射线源，对当前实验室下的空气进行扫描，获取当前空气射线强度；五：扫描一组标准件，采集不同厚度下的投影数据；六：拟合曲线，得到硬化模型和卷积校正模型；七：利用卷积校正模型函数进行硬化校正，得到校正后的射线强度数据；八：用校正后的射线强度数据进行图像重建。本校正方法对射束硬化校正效果显著，能很好地保留被测物体的边缘，且能保存检测物体的细节部分，满足高精度探测的需要。
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公开(公告)号：CN119919449A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411979298.5
申请日：2024-12-31
Applicant: 重庆大学
IPC: G06T7/246 , G06T3/4038
Abstract: 本发明公开了一种基于光流信息与身份预测的多目标跟踪方法及系统，该方法包括以下步骤：获取待跟踪目标和原始图像，进行预处理，得到标注跟踪目标的参考图像；提取光流特征图，并裁剪所述待跟踪目标的光流特征；将上一帧图像与当前帧图像进行拼接融合，生成光流指导后的特征增强图像；裁剪待跟踪目标的图像特征，输入特征提取网络，输出目标图像特征；拼接待跟踪目标的光流特征和目标图像特征，得到待跟踪目标的目标特征，并与待跟踪目标的身份拼接，得到待分配身份的跟踪目标；输入多目标跟踪模型进行预测，得到跟踪目标的预测结果。本发明利用目标的光流特征和图像特征进行身份预测，实现遮挡和非线性运动下的多目标跟踪。
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