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公开(公告)号：CN110210913A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910516387.9
申请日：2019-06-14
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于大数据的商家回头客预测方法，包括：101对消费者的历史行为数据进行预处理操作；102根据历史行为划分训练集数据、验证集数据；103对消费者历史行为数据进行特征工程操作；104对构建特征完成的样本集进行特征选择；105建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；106通过建立的模型，根据消费者历史行为数据对新买家在未来六个月内是否会再次在同一商家购买商品进行预测。本发明通过预处理和分析，提取特征，特征选择工作，建立多个机器学习模型，根据消费者在双十一之前半年的消费行为数据对新买家在未来六个月内是否会再次在同一商家购买商品进行预测，为商家精准定位潜在忠实客户、减少促销成本和提高投资回报提供服务。
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公开(公告)号：CN109711004A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811511344.3
申请日：2018-12-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种光纤折射率大数据预测方法，包括：101对光纤拉制时的生产数据进行预处理；102根据光纤拉制设备的不同，划分训练集和验证集；103建立三个基础机器学习模型；104利用线性加权方法对基础模型进行融合；105根据最终建立的模型，对即将拉制的光纤的折射率进行回归预测。本发明主要是通过对光纤拉制时的生产数据进行预处理和分析，建立三个机器学习模型并进行模型融合，从而对即将被拉制的光纤的折射率进行回归预测分析，判断生产的光纤是否满足要求，同时也可以通过预测结果对现已有的参数进行调整，进而提高光纤生产的效率与合格率。
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公开(公告)号：CN109523018A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201910016242.2
申请日：2019-01-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度迁移学习的图片分类方法，其中,所述的领域适应至少包含两个领域的数据,分别为源域和目标域，并且源域数据为已标记的样本数据.所述方法主要包括以下步骤:步骤1)数据准备阶段.准备源域数据和目标域数据,确定目标类别集合.步骤2)特征提取模型构建阶段.使用ResNet和自注意力网络构建基础特征提取模型.步骤3)领域对抗模型构建阶段.使用领域对抗模型预测样本类别和样本领域；步骤4)训练阶段.对源域和目标域样本进行领域标记,设置基于样本迁移权重的损失函数.步骤5)预测阶段.对目标域数据进行预测,将类别预测结果作为最终结果.本发明降低标记成本,达到知识迁移的目的。
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公开(公告)号：CN109466725A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811184499.0
申请日：2018-10-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于神经网络和图像识别的智能水面漂浮物打捞系统，涉及智能识别和自动控制领域，包括1)双体船结构建模；2)图像采集与处理；3)图片识别模型建模；4)船体控制模型建模，根据图像识别出的漂浮物坐标与识别区域三等分线坐标的比较，通过一个线性函数求出下一时刻的偏转方向；5)智能水面漂浮物打捞系统的搭建，将单片机、电池、发动机、散热器、打捞网、广角摄像头、PC等器材组装成一个智能水面漂浮物打捞船，然后将构造好的船体控制程序烧录进智能水面漂浮物识别系统的单片机中，实现智能水面漂浮物识别系统转向、巡航、掉头等功能，本发明无需人为控制便能自动、快速、高效率地打捞起水面漂浮物，实现自主清淤。
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公开(公告)号：CN109246155A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201811363645.6
申请日：2018-12-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于信任管理的无线传感器网络防御信任攻击的方法，属于通信技术领域。该方法主要包括以下步骤：步骤1)直接信任计算过程：通过模糊综合评判模型和设计的控制因子对节点的直接信任进行计算；步骤2)间接信任计算过程：对收集到的推荐信任进行筛选，然后基于偏离度对多个推荐信任分配权值，最后计算出间接信任；步骤3)综合信任计算过程：首先融合直接信任与间接信任得到当前综合信任，然后结合当前综合信任值和上一周期的综合信任值得到综合信任值。本发明提供的基于信任管理的无线传感器网络防御信任攻击的方法能有效地处理信任模型攻击，提升信任评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109242552A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810961118.9
申请日：2018-08-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据的商铺定位方法，包括：101对数据进行预处理操作；102根据记录时间对数据进行划分操作；103根据一定规则构建每条样本的候选集；104对数据进行打标操作；105对数据进行特征工程构建操作；106建立多个机器学习模型，并进行模型融合操作；107通过已建立的模型，根据用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据定位用户所在商铺。本发明主要是通过对用户的经纬度、所连接的WiFi信息等数据进行预处理和分析提取特征，建立多个机器学习模型，从而定位用户当前所在商铺，使得商家能够在在正确的时间、正确的地点给用户最有效的服务。
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公开(公告)号：CN105824251B
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201610332849.8
申请日：2016-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明涉及人工神经网络控制与机器人导航领域，公开了一种基于神经网络的仿生趋温行为方法，包括：1)环境建模，将温度分布情况通过高斯函数进行建模；2)线虫肌肉结构建模，将线虫全身建模成多关节连杆结构；3)运动学建模，构建了线虫一次偏转运动过程；4)偏向角度建模，根据线虫头部结点前后两个时刻的温度差和该时刻与最适温度的差值，通过一个非线性函数求出下一时刻的偏转角度；5)人工神经网络建模，构建三层人工神经网络结构，对偏转运动过程中的非线性函数进行拟合。本方法对研究生物体趋温性行为的本质具有重要的理论意义。同时，对爬虫机器人的神经网络构建、步态控制、运动策略选择和偏转运动控制等方面的研究具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN107086935A
公开(公告)日：2017-08-22
申请号：CN201710457666.3
申请日：2017-06-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及基于WIFI AP记录的机场客流分布预测方法，涉及大数据挖掘处理技术领域，从控制中心获取WIFI AP记录进行预处理操作，通过WIFI AP接入设备数量分类WIFI AP，为各类WIFI AP分别构建训练样本集，使用各自的训练样本集分别构建回归模型，根据回归模型获取测试样本集，集合第一类模型和第二类模型的测试样本集获得预测结果，预测机场客流分布。本发明利用相关特性，使用数据挖掘及机器学习的相关方法，对机场的客流分布进行预测，达到有效利用机场资源。
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公开(公告)号：CN107067283A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710267098.0
申请日：2017-04-21
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q30/02
CPC classification number: G06Q30/0202
Abstract: 本发明请求保护一种基于历史商家记录及用户行为的电商消费客流量预测方法，涉及计算机信息获取和机器学习技术。本发明通过读取商家的历史电商消费记录及用户的浏览消费记录，并进行数据预处理操作。然后对数据集进行提取添加新特征，通过建立一种时间序列的回归模型，最后进行预测未来每天通过电商消费客流量。本发明利用商家电商记录特性，对未来每天使用电商消费客流量进行预测，商家可以优化运营，降低成本，并改善用户体验。
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公开(公告)号：CN106886569A
公开(公告)日：2017-06-23
申请号：CN201710026254.4
申请日：2017-01-13
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于MPI的ML‑KNN多标签中文文本分类方法，涉及文本分类和机器学习中的多标签分类算法。为解决ML‑KNN算法在具体实现中大规模文本分类问题和求解优化问题，控制计算的时间和空间的开销，本发明采用的技术方案是，采用MPI编程实现中文文本数据的预处理、特征提取、ML‑KNN算法及分类的并行化。相比传统的串行多标签中文文本分类方法，本发明极大的提高了多标签中文文本分类的效率。同时，在数据量一定的情况下，算法的效率一般会随着计算资源(进程数)的增加而增加。值得一提的是，在基于MPI并行化ML‑KNN步骤中，对数据集进行划分时既可以以样本为单位划分，又可以以特征为单位划分，这使得本发明在处理高维文本数据的时候，具有更大的优势。
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