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公开(公告)号：CN115883438B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211435804.5
申请日：2022-11-16
Applicant: 重庆邮电大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络中时间触发流量的路由与调度方法、装置及可读存储介质，属于时间敏感网络领域，本发明针对时间敏感网络中的TT流和非TT流的传输特征，考虑因传输链路重叠造成的流量冲突问题和流量低时延、低抖动和高可靠的传输要求，优先为不同周期的TT流计算端到端传输路径，最后为网络中的TT流计算调度方案，增加网络中能够容纳TT流的数量，提升网络的调度能力。
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公开(公告)号：CN115347680B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211272617.X
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 本申请涉及一种基于时间敏感网络的远程电力故障监测系统及方法，系统包括TSN交换机，所述TSN交换机连接光电调制器和故障处理模块，所述光电调制器连接微处理器，微处理器连接多个故障采集单元以及摄像头，所述故障采集单元以及摄像头用以采集电力机组的数据，并传输给微处理器，微处理器采集的数据信号按照优先级别区分后，通过光电调制器把信号加载到不同的波长的光波上，实现信号的优先级别编码，再通过TNS交换机上传，最终实现故障信息的远程采集与传输。本申请用于监测包括变压器在内的电网内设备的电流、电压异常变化，通过不同的光坡长通道与TSN交换机实现数据通信，确保监测数据的准确性。
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公开(公告)号：CN115343999B
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211272637.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学
IPC: G05B19/042 , G04G7/00
Abstract: 本申请涉及一种基于时间敏感网络的智能变电站的时间同步系统及方法，系统包括中央主控处理器，中央主控处理器向波导调制器发送时钟信号，中央主控处理器向光波导延时控制器发送延迟控制信号，所述波导调制器和光波导延时控制器集成在光芯片上，所述半导体激光器与光芯片连接，用以给光芯片提供光信号，所述光芯片连接到光控制装置，光控制装置连接到变压器机组的开光装置，光控制装置用以将光芯片上的光波导延时控制器的光信号转换成变压器机组的开关信号，所述变压器机组上固定安装的磁光传感器与中央主控处理器相连。本申请有效缩短了整个智能电网的启动时间，可以更为精确的同步整个网络的系统时钟。
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公开(公告)号：CN112906859B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202110111529.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明请求保护一种用于轴承故障诊断的联邦学习算法，其特征在于，所述算法运行于多个本地节点与一个聚合节点，包括以下步骤：步骤1、每个本地节点对传感器网络的数据进行汇聚，并对传感器的数据采用分时、分区、采样、归一化在内的预处理；步骤2、采用卷积神经网络模型对预处理后的数据进行训练；步骤3、当训练完成后，根据改进聚合策略判断是否满足聚合条件，如果满足则此轮训练结束；然后，计算本地模型的F1分数；最后，对模型参数、F1分数和样本总数进行同态加密并发送到聚合节点；步骤4、聚合节点在接收到所有本地节点发送的信息后，对信息进行解密，然后根据F1分数加权策略对所有本地模型进行加权和聚合，得到一个新的初始模型并发送给本地节点。
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公开(公告)号：CN112906859A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110111529.0
申请日：2021-01-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明请求保护一种用于轴承故障诊断的联邦学习算法，其特征在于，所述算法运行于多个本地节点与一个聚合节点，包括以下步骤：步骤1、每个本地节点对传感器网络的数据进行汇聚，并对传感器的数据采用分时、分区、采样、归一化在内的预处理；步骤2、采用卷积神经网络模型对预处理后的数据进行训练；步骤3、当训练完成后，根据改进聚合策略判断是否满足聚合条件，如果满足则此轮训练结束；然后，计算本地模型的F1分数；最后，对模型参数、F1分数和样本总数进行同态加密并发送到聚合节点；步骤4、聚合节点在接收到所有本地节点发送的信息后，对信息进行解密，然后根据F1分数加权策略对所有本地模型进行加权和聚合，得到一个新的初始模型并发送给本地节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112464672A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011344407.8
申请日：2020-11-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/284 , G06F16/242 , G16Y40/20
Abstract: 本发明请求保护一种在物联网边缘设备中构建语义模型的优化方法，其包括以下步骤：物联网领域本体的构建步骤、数据标注步骤、RDF数据存储步骤及RDF数据推理步骤；其中，物联网领域本体的构建步骤是构建表示物联网中传感器节点信息、执行设备信息、环境状态在内的概念和数据以及他们的属性、关系；数据标注步骤是将传感器网络节点的数据流，执行设备的数据流转换成RDF格式数据；RDF数据存储步骤是将数据标注之后的数据进行持久化的本地存储；RDF数据推理是利用推理机将标注后的RDF数据进行前项链推理，得到知识间的隐含关系，同时利用规则推理实现对特定事件的策略生成。同时提出了一种适用于物联网设备的本体构建方法和优化语义推理过程的模式选择算法。
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公开(公告)号：CN116366550A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310206255.2
申请日：2023-03-03
Applicant: 重庆邮电大学 , 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H04L47/10 , H04L47/2425 , H04L5/00
Abstract: 本发明涉及一种时间敏感网络时间触发流的端到端低时延调度方法，属于工业互联网领域，包括以下步骤：S1：获取交换机所有TT流的信息，按照优先级大小为所有TT流从源节点到目的节点所经过的所有链路进行时隙分配；S2：通过局部时隙搜索减少TT流的端到端延迟；S3：根据优化后的时隙占用表，尽可能的减少时间感知整形器数量，减少开门次数，生成对应的门控列表。本发明减少了TT流的端到端时延，也减少了时间感知整形器的数量。
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公开(公告)号：CN116012374A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310250049.1
申请日：2023-03-15
Applicant: 译企科技(成都)有限公司 , 重庆邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种三维PET‑CT头颈部肿瘤分割系统及方法，该方法包括构建图像分割模型：S1、构建包括具有第一编码器和第二编码器的双编路径‑解码器的网络架构；S2、将PET图像和CT图像经两编码路径独立编码后分别获得PET图像特征和CT图像特征，再将PET图像特征和CT图像特征分别输入至基于多头自注意力计算模块的Transformer模块中经计算分别产生PET全局特征和CT全局特征；S3、将PET全局特征和CT全局特征通过基于潜空间的多头自注意力计算模块处理后获得以PET图像特征融合至CT图像特征的融合PET‑CT图像特征，将融合PET‑CT图像特征反馈融合至CT图像编码分支。本发明提高了分割系统的效率和分割准确度。
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公开(公告)号：CN104142978B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201410333879.1
申请日：2014-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征和稀疏表示的图像检索系统及方法，系统包括特征提取模块、特征字典构造模块、相似性度量模块、信息存储模块、查询交互模块。所述特征提取模块，采用结合形状和颜色的图像特征，色彩增强高斯拉普拉斯特征(CLOG特征)和SURF特征；所述特征字典构造模块，通过在线字典学习算法，将原始特征压缩为过完备字典特征，弥补了原始特征过于稠密的缺点；所述相似性度量模块，引入稀疏表示理论，比较查询图像由原字典和相关字典表示产生的残差大小，判断两幅图像的相似度，避免了传统相似性度量方法特征依赖性较高的问题。本发明可以有效检索旋转、噪声、光照变化图像，显著提高了图像检索的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119593963A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411535861.X
申请日：2024-10-31
IPC: F03D17/00 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱运行压力生成方法及系统，该方法包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行压力序列数据；基于所述实时运行压力序列数据，进行特征选择和降采样，获得多粒度压力序列数据，所述多粒度压力序列数据包括细粒度压力数据和粗粒度压力数据；将所述多粒度压力序列数据，输入预先训练好的压力数据生成模型进行处理，以分析不同粒度压力序列数据的趋势，最终生成未来多个步长的运行压力数据。与现有技术相比，本发明具有有效降低噪声干扰、精度高等优点。
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