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公开(公告)号：CN116306668A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310136040.8
申请日：2023-02-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于超图神经网络多角度特征融合的先决学习方法，属于数据挖掘领域。基于超图编码高阶拓扑结构的能力，依据概念在文档资源中的相关度，概念之间的语义相似度，以及文档资源与概念之间的隶属关系建模超图结构，以充分建模和表达概念之间的关联关系，对不同语义超图结构下生成的概念潜在表征进行两阶段特征融合，概念先决关系和文档先决关系联合训练优化模型。利用同义词概念扩增概念先决关系正样本以解决数据不平衡问题。上述方法提升了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN104253774A
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201410471570.9
申请日：2014-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种高动态环境下多普勒频偏估计系统和方法。系统接收数据解调后通过成形滤波器模块的处理送入多普勒频偏粗估计模块，多普勒频偏粗估计模块对信号进行多普勒频偏粗估计，估计值送入多普勒频偏精估计模块，处理得到精确值。本发明采用两路相互正交数据直接相乘后进行频谱分析得到多普勒频偏粗估计值，结合时频二维搜索法可实现高动态条件下的低信噪比信号多普勒频偏精确估计。可以节省信号频率搜索时间，而且对低信噪比信号有效。
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公开(公告)号：CN116432707A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310173204.4
申请日：2023-02-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及一种基于自相关误差优化的深度时序卷积知识追踪方法，属于计算机领域。该方法以时间卷积网络和注意力机制为主模型，引入了一个自相关系数与模型参数一起训练。模型中时间卷积网络由于扩张卷积和残差连接的存在，解决深度网络存在的梯度问题和长期依赖问题，注意力机制的引入能够自适应地确定学生答题序列中的特征和长短期特征中信息的重要性，自相关系数的引入能够避免模型在训练过程中陷入局部最优解。上述方法提升了模型的预测精度和运算效率。
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公开(公告)号：CN116151311A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310169389.1
申请日：2023-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/02
Abstract: 本发明涉及一种基于时序卷积网络和注意力机制的深度知识追踪系统，属于计算机技术领域。该系统包括输入层、遗忘层、拼接层、学习层和预测输出层；根据教育学理论艾宾浩斯曲线理论和记忆衰退学说，引入了表征学生在学习过程中遗忘行为的因素，能够更准确地模拟学生的学习行为，提升模型的预测性能；时序卷积网络中的卷积网络层经过训练，可以更加准确地提取学生学习序列中的特征，加入的注意力机制可以自适应地确定学生学习序列中的遗忘信息，以及短期特性信息的重要性。两者的使用提升了模型的运算效率和数据利用率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104253774B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201410471570.9
申请日：2014-09-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种高动态环境下多普勒频偏估计系统和方法。系统接收数据解调后通过成形滤波器模块的处理送入多普勒频偏粗估计模块，多普勒频偏粗估计模块对信号进行多普勒频偏粗估计，估计值送入多普勒频偏精估计模块，处理得到精确值。本发明采用两路相互正交数据直接相乘后进行频谱分析得到多普勒频偏粗估计值，结合时频二维搜索法可实现高动态条件下的低信噪比信号多普勒频偏精确估计。可以节省信号频率搜索时间，而且对低信噪比信号有效。
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公开(公告)号：CN103220774B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201310061884.7
申请日：2013-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明属于授时技术领域，提供了一种借助蜂窝网进行精密授时的方法及系统，首先服务基站下行信息捕获模块从服务基站获取用于授时的系统信息，长码状态表建立模块建立长码状态表；然后以系统时间和长码状态表作为基准生成长码状态；最后当生成的长码状态和从服务基站的发送的长码状态相同时，发送时间确定模块确定服务基站发送信息的时间，授时模块由系统发送时间和传播时间延迟确定当前准确时间；该借助蜂窝网进行精密授时的方法及系统，精度高、室内外全方位、实现简单，实用性强，具有较强的推广与应用价值。
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公开(公告)号：CN104640205B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510066954.7
申请日：2015-02-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 一种宏基站条件下利用场强和差分指纹定位的手机定位系统及方法，该方法首先利用哑呼方式获取手机的身份信息，然后利用不同位置测量单元(LMU)设备监听手机上行信息和基站下行指令信息，获取手机的上行信号强度，位置确定单元(PDU)通过控制不同的LMU，对不同LMU采集到的指纹信息进行汇总，得到当前时刻当前位置用户的位置指纹向量，再结合之前建立的场强指纹库和差分指纹库，利用加权K临近算法对用户终端进行指纹定位。同时如果PDU检测到LMU上传的指纹数据不完整，还可以自动调整LMU中用于做捕获的相关码长度，然后发起LMU对目标手机信号进行二次捕获，通过这种机制提高手机信号的捕获概率。采用这种定位系统和方法，定位精度在20m以内的概率可以达到67%。另外，整个系统能够保持静默无干扰，降低被侦查的概率。
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公开(公告)号：CN104640205A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201510066954.7
申请日：2015-02-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/003
Abstract: 一种宏基站条件下利用场强和差分指纹定位的手机定位系统及方法，该方法首先利用哑呼方式获取手机的身份信息，然后利用不同位置测量单元(LMU)设备监听手机上行信息和基站下行指令信息，获取手机的上行信号强度，位置确定单元(PDU)通过控制不同的LMU，对不同LMU采集到的指纹信息进行汇总，得到当前时刻当前位置用户的位置指纹向量，再结合之前建立的场强指纹库和差分指纹库，利用加权K临近算法对用户终端进行指纹定位。同时如果PDU检测到LMU上传的指纹数据不完整，还可以自动调整LMU中用于做捕获的相关码长度，然后发起LMU对目标手机信号进行二次捕获，通过这种机制提高手机信号的捕获概率。采用这种定位系统和方法，定位精度在20m以内的概率可以达到67%。另外，整个系统能够保持静默无干扰，降低被侦查的概率。
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公开(公告)号：CN103220774A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310061884.7
申请日：2013-02-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W56/00
Abstract: 本发明属于授时技术领域，提供了一种借助蜂窝网进行精密授时的方法及系统，首先服务基站下行信息捕获模块从服务基站获取用于授时的系统信息，长码状态表建立模块建立长码状态表；然后以系统时间和长码状态表作为基准生成长码状态；最后当生成的长码状态和从服务基站的发送的长码状态相同时，发送时间确定模块确定服务基站发送信息的时间，授时模块由系统发送时间和传播时间延迟确定当前准确时间；该借助蜂窝网进行精密授时的方法及系统，精度高、室内外全方位、实现简单，实用性强，具有较强的推广与应用价值。
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