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公开(公告)号：CN110048753B
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN201811602773.1
申请日：2018-12-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于MIMO系统加权能效最大化的分布式波束赋形优化方法，包括：步骤S1：所有基站初始化发射波束赋形向量、接收波束赋形向量；步骤S2：每个基站向其各自所服务的用户发送该用户的当前发射波束赋形向量；步骤S3：各用户根据自身的发射波束赋形向量更新自身的接收波束赋形向量，并将其反馈给所有基站；步骤S4：各基站接收到的所有用户的接收波束赋形向量，计算自己到所有用户的有效信道信息；步骤S5：根据上述计算结果通过ADMM过程、SCA过程以及MMSE过程三层迭代得到最优发射波束赋形向量和接收波束赋形向量。与现有技术相比，本发明具有提升通信质量等优点。
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公开(公告)号：CN112164459A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010972386.8
申请日：2020-09-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种抑郁症状的信息评估方法，分析来访者与心理医生的面谈内容，并从面谈音频和文字译本中语音特征与文字嵌入特征进行融合，对来访者对应的抑郁症相关心理量表评分，提高在不限制面谈内容的情况下评估的准确度。本发明能够为心理医生提供客观的抑郁症辅助评估方法以及快速、有效和经济的抑郁症状自我评估。
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公开(公告)号：CN112073976A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010823334.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的非正交多址中的用户通用分组方法，包括步骤1：获取系统内所有用户的发射功率预算以及信道增益系数数据；步骤2：构建多用户分组通信模型；步骤3：求解多用户分组通信模型，获得功率优化闭式解以及用户分组解；步骤4：根据用户分组解对用户进行分组，并通过功率优化闭式解进行功率控制，完成用户通用分组。与现有技术相比，本发明具有实现用户重叠分组、提高用户接入量、兼顾计算复杂度和有效性等优点。
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公开(公告)号：CN111640070A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010331525.9
申请日：2020-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 大气退化现象中的图像仿真方法，包括以下步骤：(1)利用脚本程序，自动化地从商业游戏(GTA V)中采集高质量的RGB图像与对应的深度图；(2)依照需求，从五种大气退化现象中(雾、薄雾、自然霾、霾和亚洲尘暴)，选择合适的退化模型；(3)利用采集的RGB图像与深度图，依照所选取的退化模型生成大气退化图像，构成清晰-退化图像对。该方法使用脚本程序从游戏中自动化地采集数据，极大地减轻了数据收集的负担，同时退化模型对不同的大气退化现象进行了严谨的区分与良好的建模，能够生成更为符合现实环境特点的仿真图像。
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公开(公告)号：CN111401412A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010131908.1
申请日：2020-02-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于平均共识算法的物联网环境下分布式软聚类方法，具体步骤如下：步骤S1：获取目标物联网节点所在的拓扑网络，将分布式数据集、聚类数目、模糊系数和停止准则参数输入至拓扑网络；步骤S2：初始化分布式数据集的集合元素，计算出目标物联网节点的初始聚类中心；步骤S3：计算分布式数据集到初始聚类中心的分配矩阵；步骤S4：根据分配矩阵，计算目标物联网节点内的聚类中心，并通过平均共识算法获得全局聚类中心；步骤S5：重复步骤S1-S4，迭代更新全局聚类中心，根据停止准则参数对当前全局聚类中心与上一轮的全局聚类中心进行判断，输出最终全局聚类中心。与现有技术相比，本发明具有能有效提高聚类结果的质量和算法的稳定性等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109800915A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910040260.4
申请日：2019-01-16
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于缺失数据集的交通流量预测方法，具体步骤如下：该方法通过改进的概率主成分分析(PPCA)先将缺失的数据补全，然后利用主成分分析(PCA)将每一个传感器记录的流量数据进行去趋势化，将去除主要趋势以后的偏差数据作为长短时记忆网络(LSTM)预测模型进行流量预测。与现有技术相比，本发明数据补全的效率高、更为准确，并且充分利用了传感器的历史数据进行全局考虑，可以有效提升预测的性能，提高交通流量预测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN109299251A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201810916290.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习算法的异常垃圾短信识别方法及系统，其中方法，包括：步骤S1：基于预配置的符号库去除短信文本中的干扰符号；步骤S2：将去除了干扰符号的短信文本进行文字转拼音，得到对应的拼音文本；步骤S3：将步骤S2中得到的拼音文本和短信文本同时作为卷积神经网络的输入进行识别以判断是否为垃圾短信。与现有技术相比，本发明先对短信文本进行预处理，然后将拼音和文字同时作为识别的依据，可以大大提高识别的效率和精确度。
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公开(公告)号：CN105430728B
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201510898230.9
申请日：2015-12-08
Applicant: 同济大学
Inventor： 赵生捷
Abstract: 本发明涉及一种用于微小区的基于最优化理论的上行链路功率控制方法，包括步骤：1)构建优化问题：优化目标为优化操作对象的上行链路总容量，且容量计算过程考虑宏小区对各所述微小区的上行链路跨层干扰，优化变量为优化操作对象内的各Pico UE的上行链路发射功率，除去Pico UE发射功率的上限，约束条件增加：a)MinRecSS MUE的上行链路信干噪比大于或等于相应的目标信干噪比，其中所述MinRecSS MUE为在宏基站处产生最小的上行链路接收信号强度的Macro UE、b)每个Pico UE的上行链路信干噪比均大于或等于相应的目标信干噪比、2)求解优化问题；3)根据优化结果调整优化操作对象内各Pico UE的上行链路发射功率。与现有技术相比，本发明优化效果佳，且更具实用性。
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公开(公告)号：CN107895024A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711137675.0
申请日：2017-11-16
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06F17/30867 , G06F17/30705 , G06K9/6276
Abstract: 本发明涉及一种用于网页新闻分类推荐的用户模型构建方法及推荐方法，其中用户模型构建方法，包括：步骤S1：载入用户的浏览历史，并分别提取出图片和文本；步骤S2：根据提取出的图片，分别处理得到用于描述各图片的第一描述特征；步骤S3：根据提取出的文本，分别处理得到用于描述各段文本的第二描述特征；步骤S4：将第一描述特征和第二描述特征合成得到第三描述特征，并进行快速聚类，并得到多个聚类中心；步骤S5：对第三描述特征进行n-gram处理得到多个n-gram单元，将n-gram单元与聚类中心进行比较，抛弃门限值外的n-gram单元；步骤S6：将剩余的n-gram单元作为输入，构建并训练宽卷积神经网络得到用户模型。与现有技术相比，本发明具有推荐精准等优点。
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公开(公告)号：CN104581972A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201410844379.4
申请日：2014-12-30
Applicant: 同济大学
IPC: H04W72/12
CPC classification number: H04W72/1268 , H04W72/1257
Abstract: 本发明涉及一种基于FDM方式发送多个上行调度请求的传输方法和系统，方法包括以下步骤：S1：用户设备第一连接点装置接收RRC信令；S2：用户设备产生多个上行调度请求，并根据频率偏移量将多个上行调度请求按FDM传输方式在同一子帧向第一连接点装置发送；S3：把其他上行调度请求分别转发给相应第二连接点装置；S4：若某连接点装置同意执行与其对应的上行数据传输，则该连接点装置向用户设备发送调度授权指令；S5：用户设备按照调度授权指令向对应的连接点装置发送上行数据。与现有技术相比，本发明能节约除第一连接点装置以外的其他连接点装置的控制信道资源，同时也能减少数据初始传输的时间延迟。
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