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公开(公告)号：CN117972512A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410039859.7
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/241 , G06F40/35 , G06F40/253 , G06F40/30 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力机制多视图感知的对话情感分析方法，属于自然语言处理领域。该方法包含以下步骤：1、利用改进的语法树解析器解析对话的语法结构，并构造相应的对话语法结构图2、利用预训练语言模型提取对话图中每个话语节点的语义特征，根据对话时间顺序和说话人顺序，构造相应的对话时间逻辑图3、利用图注意力机制分别从语法结构图和时间逻辑图两种视图，感知上下文中包含的结构信息，使得到的话语特征更加精确4、采用交叉注意力机制交换语法结构图和时间逻辑图中的有效信息，实现了多视图下的信息融合5、用全连接网络预测每个话语节点的情感类别，用交叉熵损失函数度量标签与模型预测分布差异。本发明提出的基于图注意力机制多视图感知的对话情感分析方法，同时关注了对话的语法结构和时间顺序下的说话人关系，结合预训练模型的语言理解能力，使得模型具有较强的情感识别能力。
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公开(公告)号：CN118430586A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410490790.X
申请日：2024-04-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空频谱特征与软标签纠正的语音情感识别方法，属于语音情感识别领域。该方法为：1)划分样本为清晰样本(即有情感主标签的语音样本)与模糊样本(即无情感主标签的样本)；2)构建时空主干网络提取语音的时空特征；3)确定软标签纠正策略，为模糊语音样本的使用提供有效方案；4)设计用于连续变量的类间差异损失函数以便用于模型训练参数更新；5)通过与多种不同方法进行对比，验证所提方法的有效性。本发明专利考虑在模型训练过程同时进行软标签纠正，实现语音的动态情感特征提取，缓解情感表达存在的模糊性与情感认知存在的主观性对语音情感识别的误导。该方法能够实时对模糊语音的软标签进行纠正，增加语音情感识别模型的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117892825A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410041432.0
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于造谣和辟谣对抗的智能混合辟谣方法，属于传播动力学领域。该方法为：1)根据实际应用场景引入参数来刻画各种因素对谣言传播的影响，构建微分动力系统以模拟谣言在在线社交网络中的传播过程；2)确定造谣方和辟谣方的策略形式，量化造谣和辟谣双方的收益；3)根据造谣方和辟谣方双方的博弈关系，建立动态博弈模型；4)根据庞特里亚金最大值/最小值原理，推导出一个最优性系统用于求解博弈模型5)基于前向后向扫描法，设计了一种算法为最优性系统提供数值解；6)通过与多种不同方法进行对比，验证所提方法的有效性，给出相应的最佳混合辟谣策略。本发明考虑到造谣和辟谣行为之间的对抗和相互影响关系，更符合谣言在在线社交网络中的传播。辟谣方能根据造谣方的行为相应地调整自己的策略以获得最有利的结果，所提出的混合辟谣方法能对谣言传播进行实时且有效的控制。
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公开(公告)号：CN114707077A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210292626.9
申请日：2022-03-24
Applicant: 重庆邮电大学工业互联网研究院
IPC: G06F16/9536 , G06F16/951 , G06Q30/06
Abstract: 本发明属于智能推荐领域，具体涉及一种面向物联网的基于知识图谱的推荐方法，包括从互联网中获取知识构建物品的领域知识图谱并对其进行知识图谱嵌入；知识图谱嵌入完成后，采用欧几里得相似度算法得到物品相似度矩阵；利用知识图谱存储用户行为数据，得到用户行为知识图谱，并计算出用户‑物品关联矩阵和用户‑物品权重矩阵；采用推荐列表生成算法分析物品相似度矩阵、用户‑物品关联矩阵和用户‑物品权重矩阵，得到用户的Top‑N推荐列表；本发明将用户行为数据以知识图谱的形式存储，解决用户行为数据稀疏性问题，并通过构建物品的领域知识图谱来计算物品相似度矩阵，提高物品的推荐效果。
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公开(公告)号：CN119299164A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411408964.X
申请日：2024-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈论的车联网高级恶意软件传播控制方法，属于网络传播与控制领域。该方法包括以下步骤：1)将车联网中的车端设备、路端设备与云端设备看作网络节点，若节点间存在通信关系，则使用边将他们连接；2)运用微分博弈理论，建立恶意软件在车联网中传播的动态模型，描述其传播过程；3)结合攻击者的传播策略和防御者的检测与阻断措施，分析博弈双方的收益；4)设计加速算法，快速求解博弈模型中双方的最优策略(纳什均衡)；5)通过随机策略、均匀策略和不确定性攻击策略的对比实验，验证该博弈模型的有效性和实用性。
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公开(公告)号：CN119299163A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411408963.5
申请日：2024-10-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于微分博弈的车联网病毒传播防御策略优化方法，属于计算机信息安全领域。该方法包括以下步骤：1.根据车联网的网络拓扑结构建立节点级动态模型2.根据节点的状态(低易感状态、高易感状态、感染状态、恢复状态)，建立描述病毒传播的微分方程模型。3.基于博弈论分析攻防双方的收益与损失，构建微分博弈模型。4.利用Hamiltonians函数，并结合Pontryagin最优值原理，求解出攻击和防御双方的最优策略(纳什均衡)。5.通过实验，将所提方法与均匀策略和不确定攻击策略进行对比，验证模型在实际车联网环境中的有效性和优越性。
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公开(公告)号：CN107330887A
公开(公告)日：2017-11-07
申请号：CN201710561396.0
申请日：2017-07-11
Applicant: 重庆邮电大学
CPC classification number: G06T7/0012 , G06N3/0454 , G06N3/08 , G06Q50/02 , G06T2207/10024 , G06T2207/20081 , G06T2207/20084 , G06T2207/30004
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的农作物病虫害防治方案推荐系统，属于农业现代化领域。该系统包括图像采集系统、图像处理系统、农作物病虫害识别系统、农作物病虫害防治系统、农作物病虫害防治效果信息反馈系统、用户反馈信息真伪识别系统；本发明采用增量学习方法；农作物病虫害防治系统将根据农作物病虫害防治效果信息反馈系统的信息不断优化神经网络结构，联合农作物名称、当地的天气记录和叶片的彩色图像作为病虫害识别的关键信息，结果更加稳定可靠，也更准确。
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