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公开(公告)号：CN115148359B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202210783403.2
申请日：2022-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/30 , G16H10/60 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于风险预测技术领域，具体涉及一种基于对比学习的ICU患者死亡风险预测方法；该方法包括：获取ICU患者的电子病历数据集并对其进行处理，得到多个批次数据样本；将批次内数据样本输入到构建好的基于transformer‑gru‑cnn的分类器中，得到分类损失函数；构建辅助对比学习损失函数；根据分类损失函数和辅助对比学习损失函数构建优化损失函数；根据优化损失函数对分类器的参数进行更新，得到构建好的基于对比学习的ICU患者死亡风险预测模型；将电子病历数据输入到构建好的基于对比学习的ICU患者死亡风险预测模型，得到待预测患者的死亡风险预测结果；本发明的预测精度高，实用性高，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN116485398A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211574498.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种考虑区块链的新能源电力交易的系统及方法，其中，系统包括：电力交易平台，为所述用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；区块链子系统，用于完成数据上链后的区块链共识；用于存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；用户交易子系统，用于根据提供的最优供电线路生成交易，对所述最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到所述电力交易平台中的数据库中；CA证书子系统，用于为用户发行数字证书；风电光伏预测子系统，用于新能源电力出力预测值并将所述新能源电力出力预测值发送到所述电力交易平台。以解决电力市场中心化问题。
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公开(公告)号：CN116227971A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211616994.0
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力市场促进可再生能源经济调度评估系统及方法，包括，数据支持模块建立国内多个省份为研究对象和多个指标的电力市场促进可再生能源经济调度综合评价指标体系，包括数据的爬虫、输入、存储和输出；数据处理模块使用TOPSIS‑CRITIC结合AISM方法模型处理数据，以有向拓扑图输出结果，并对结果进行有效评估；验证模块以评估结果为依据通过建立新型电力市场环境下考虑配额制的可再生能源经济调度模型进行可靠性验证和敏感性分析。
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公开(公告)号：CN119400414A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411505547.7
申请日：2024-10-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G16H50/30 , G16H50/70 , G06F18/241 , G06F18/2431 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N20/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于风险预测技术领域，具体涉及一种阿尔兹海默症风险预测方法、装置及系统；该方法包括获取待检测对象的各项检测数据；将基线数据和时间累积算子输入到第一分类模型中，输出待检测对象带有时间累积算子的第一风险预测结果；将随访数据和时间累积算子输入到第二分类模型中，输出待检测对象带有时间累积算子的第二风险预测结果；将第一风险预测结果和第二风险预测结果输入到全连接层中，输出待检测对象在当前及其未来一段时间内的第三风险预测结果。本发明预测精度高，实用性高，通过对阿尔兹海默症患者的早期诊断，有助于及时做好相关准备和预防措施以减缓疾病恶化，提高待检测对象的生存概率，具有良好的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117579655A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311523258.5
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 龙虹毓 , 王晶 , 魏旻 , 陈俊生 , 陈昌川 , 何智光 , 陈昕 , 何维晟 , 何梓杰 , 黄昭成 , 詹小胜 , 赵胤豪 , 张亚垅 , 江振光 , 胡俊燕 , 彭禾欣 , 喻腾飞 , 李梓 , 谈力
Abstract: 本发明涉及电动汽车领域，具体涉及一种基于边缘服务器的电动汽车充电需求感知方法及系统，包括确定目标区域内每一个目标应用场景的设备的型号；基于摄像头的部署位置，以最小化响应时延和部署成本为优化目标建立边缘服务器位置部署问题；采用改进遗传算法求解边缘服务器位置部署问题，得到边缘服务器放置策略；根据边缘服务器放置策略，每个摄像头将采集的视频分解为多个视频单元传输到对应的边缘服务器上进行任务卸载；边缘服务器处理接收到的视频单元得到对应的单元组合信息，并将单元组合信息传输到云端；云端根据边缘服务器提供的单元组合信息进行综合判断和预警；本发明提前感知充电需求进行合理安排与预警，缓解充电排队时间过长问题。
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公开(公告)号：CN117578409A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311523457.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 重庆邮电大学
Inventor： 龙虹毓 , 刘上华 , 陈昕 , 杨燕 , 何智光 , 向敏 , 胡峰 , 代劲 , 陈功贵 , 余建航 , 陈正新 , 潘顺 , 徐扬 , 何云龙 , 何梓杰 , 王晶 , 王志军 , 江振光 , 彭禾欣 , 胡俊燕 , 张亚垅 , 李梓 , 谈力 , 喻腾飞
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于电力系统运行调度技术领域，具体涉及一种电力市场环境下的多能互补优化调度方法及系统，包括：获取可再生能源发电量和负荷历史数据；构建预测模型；将可再生能源发电量和负荷历史数据输入到预测模型中，得到未来时段可再生能源发电量和负荷的数据；构建源网储能协同调度模型，将未来时段可再生能源发电量和负荷的数据输入到源网储能协同调度模型中，得到源网荷储协同调度的方案；采用改进后的花授粉优化算法对源网荷储协同调度的方案进行校验，得到最优的源网荷储协同调度的方案；本发明通过对正余弦算法进行优化，通过优化后的正余弦算法对粒子群算法进行优化，从而筛选出Bi‑LSTM网络的最优参数，提高了模型的预测准确率。
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公开(公告)号：CN118734685A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410752321.0
申请日：2024-06-12
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F1/20 , G06F119/08 , G06F119/06
Abstract: 本发明属于基站冷却系统节能技术领域，具体涉及一种5G基站冷却系统能效优化方法；该方法包括：计算冷却系统运行在不同模式下的系统功率；根据系统功率，采用遗传算法计算得到冷却系统在不同室外环境温度和不同基站负荷下的系统运行参数，并构建基站冷却系统运行模式分区图；实时获取基站的基站负荷和室外环境温度，并根据基站冷却系统运行模式分区图判断基站的插值模式；采用双参数线性插值法，根据基站的插值模式计算得到当前冷却系统的系统运行参数；冷却系统运行系统运行参数，实现冷却系统能效优化；本发明可实现对任意负载和室外温度条件下冷却系统运行参数的优化计算，降低系统能耗并解决了微控制器单元无法处理复杂代码的难题。
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公开(公告)号：CN117493005A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311516364.0
申请日：2023-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于边缘计算技术领域，具体涉及一种面向充电行为感知的边缘计算混合部署方法，包括：基于多条件约束下的道路侧感知设备的线性规划部署；采集特定场景内单个时间段的场景信息并完成车辆目标检测；构建边缘计算系统模型，计算区域任务需求量以及判断静态边缘服务器能否满足任务计算需求；当静态边缘服务器无法完成任务时，加入无人机进行辅助计算；构建包含无人机的边缘计算体系；寻找高计算需求中心，初始化无人机数量与位置；利用蒙特卡罗树搜索实现寻找无人机最优移动方向控制。本发明利用动态收放无人机实现边缘计算辅助计算的功能，在有限的成本约束下满足绝大部分应用需求，极大地提高了道路交通流量高峰状况下的系统可靠性。
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公开(公告)号：CN115148359A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210783403.2
申请日：2022-07-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于风险预测技术领域，具体涉及一种基于对比学习的ICU患者死亡风险预测方法；该方法包括：获取ICU患者的电子病历数据集并对其进行处理，得到多个批次数据样本；将批次内数据样本输入到构建好的基于transformer‑gru‑cnn的分类器中，得到分类损失函数；构建辅助对比学习损失函数；根据分类损失函数和辅助对比学习损失函数构建优化损失函数；根据优化损失函数对分类器的参数进行更新，得到构建好的基于对比学习的ICU患者死亡风险预测模型；将电子病历数据输入到构建好的基于对比学习的ICU患者死亡风险预测模型，得到待预测患者的死亡风险预测结果；本发明的预测精度高，实用性高，具有良好的应用前景。
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