公开(公告)号：CN119385505A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411437319.0

申请日：2024-10-15

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  张科技 ,  沈宇辰 ,  秦璐 ,  刘进 ,  朱浩

IPC: A61B5/00 ,  A61B5/369 ,  G06F18/213 ,  G06F18/241 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/047 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明涉及一种基于残差网络和多层级注意力的脑电信号自动睡眠分期方法，属于睡眠监测技术领域，包括以下步骤：S1：构建睡眠数据集并进行数据预处理；S2：搭建基于深度学习的单通道脑电自动睡眠分期网络模型；S3：利用梯度下降法对所述模型进行训练；S4：利用具有最优参数的睡眠分期模型实现单通道脑电信号的睡眠分期。本发明使用不同大小卷积核实现了多尺度的特征提取，使用基于风格池化的重新校准模块结合空间注意力模块更加全面的提取信号特征，使用融合自注意力机制的门控循环网络捕捉了时序信息且突出重要的序列，最终提升了睡眠分期准确率。

公开(公告)号：CN105373606A

公开(公告)日：2016-03-02

申请号：CN201510772750.5

申请日：2015-11-11

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 邓维斌 ,  刘进 ,  熊冰妍 ,  何菲菲

IPC: G06F17/30

CPC classification number: G06F16/35 ,  G06F16/285

Abstract: 本发明涉及一种改进C4.5决策树算法下的不平衡数据抽样方法，首先根据各类样本数量确定各个样本的初始权重，然后每轮通过改进C4.5决策树算法的训练结果对各样本的权重进行修改，改进的C4.5算法的分裂标准兼顾信息增益率和误分样本权重，经过T轮迭代后得到各样本的最终权重，最后根据样本权重找出位于少数类边界区域与多数类中心区域的样本，并使用SMOTE算法对少数类边界区域的样本进行过抽样，按权重抽样方法对多数类样本进行欠抽样，使中心区域的样本更易被选中，以改善不同类数据的平衡度，提高少数类和数据集整体的识别率。本发明通过改进的C4.5决策树算法进行权重修改，并根据样本权重有针对性地进行过抽样和欠抽样处理，有效地避免了分类器过拟合和丢失多数类有用信息等现象。

公开(公告)号：CN119399229A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411538555.1

申请日：2024-10-31

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵德春 ,  刘进 ,  张科技 ,  王子琼 ,  陈毅

IPC: G06T7/12 ,  G06V10/42 ,  G06V10/44 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于金字塔视觉Transformer的息肉图像分割方法，属于数字医疗技术领域。该方法包括：通过金字塔视觉Transformer模块捕获全局上下文信息，从多个提取阶段获得不同分辨率的特征图；通过循环交叉注意力模块从第一阶段的浅层特征图中提取细节信息，得到浅层特征；通过多尺度特征融合感知模块对多阶段提取的特征图进行融合处理，提取得到深层特征，并将深层特征和浅层特征进行融合后用于图像分割；设计加权二进制交叉熵损失和加权IoU损失对前述过程进行训练，训练完成后用于分割息肉图像。本发明通过金字塔视觉Transformer模块、循环交叉注意力模块和多尺度特征融合感知模块，显著提升了全局信息学习能力、细节信息捕捉能力和分割性能。

公开(公告)号：CN112184041A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011072509.9

申请日：2020-10-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 牛义锋 ,  徐秀珍 ,  万晓榆 ,  蹇洁 ,  丁冬 ,  付德强 ,  刘进

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q10/08

Abstract: 本发明涉及一种带成本约束的配送网络容量可靠性评估方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：步骤1：计算网络中各条边的容量下界；步骤2：用枚举法求解成本约束的候选极小容量向量；步骤3：从成本约束的候选极小容量向量中找出成本约束的极小容量向量；步骤4：剔除重复的成本约束的极小容量向量；步骤5：把不重复的成本约束的极小容量向量代入不交和公式，计算带成本约束的容量可靠性。本发明方法在搜索成本约束的候选极小容量向量、剔除重复的成本约束的极小容量向量方面具有非常好的计算效率。能够快速地实现对带成本约束的配送网络容量可靠性开展评估。

公开(公告)号：CN205451175U

公开(公告)日：2016-08-10

申请号：CN201620177582.5

申请日：2016-03-09

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 刘进 ,  陈家佳 ,  邓维斌 ,  胡大权 ,  卢华玲 ,  周玉敏

IPC: G06Q30/02

Abstract: 本实用新型公开了一种基于大数据的数据采集系统，包括云端服务器、消费者智能终端、电子商务网站数据库和实体商场商品数据库，所述云端服务器包括云存储器、云处理器和云信息采集器；所述消费者智能终端包括智能手机、平板电脑、笔记本电脑和台式电脑；所述电子商务网站数据库包括商品信息数据、仓储数据和物流数据；所述实体商场商品数据库包括商品信息数据、库存信息数据和会员信息数据。本实用新型的优点在于：该系统能够提供各大网络商城和实体商场最及时的实时产品数据，方便地提供参考的价格信息，仓储物流信息，使购物者在节省金钱的同时可以更快捷地收到选购的商品。