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公开(公告)号：CN107767022A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201710818166.8
申请日：2017-09-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生产数据驱动的动态作业车间调度规则智能选择方法，属于制造企业作业车间排产调度应用领域，主要包括：引入Multi-Pass算法仿真机制，建立作业车间生产调度仿真平台，生成排产调度的样本数据；对获得的样本数据作筛选，生成调度参数集；设计不同调度目标下用于调度知识学习的BP神经网络模型；提出一种改进的萤火虫算法优化BP神经网络模型的训练，获得NFA-BP模型；将各调度目标下的NFA-BP模型集合成一个智能调度模块，并与作业车间MES系统进行集成，指导在线调度；人工调整在线排产调度的偏差并更新调度参数集，智能调度模块进行在线优化学习；适应了真实车间生产状况的智能调度模块根据当前作业冲突决策点输出最优调度规则。
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公开(公告)号：CN108108456A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711461919.0
申请日：2017-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提出了计算机信息处理技术领域中的一种基于元数据的信息资源分布式查询方法。该方法包括：针对分布式查询，设计一种基于虚拟表的方案，实现虚拟表到物理表的映射，为用户提供访问结构，进行信息访问，当用户发送查询请求时，提供一种查询算法流程，通过查询分解算法生成子查询请求后分别执行，最后查询处理器将采用连接算法对子查询结果合并得到查询结果。本发明通过一种基于元数据的信息资源分布式查询方法，减少了查询处理的响应时间，加快了查询的处理速度，提高查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107767022B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201710818166.8
申请日：2017-09-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于生产数据驱动的动态作业车间调度规则智能选择方法，属于制造企业作业车间排产调度应用领域，主要包括：引入Multi‑Pass算法仿真机制，建立作业车间生产调度仿真平台，生成排产调度的样本数据；对获得的样本数据作筛选，生成调度参数集；设计不同调度目标下用于调度知识学习的BP神经网络模型；提出一种改进的萤火虫算法优化BP神经网络模型的训练，获得NFA‑BP模型；将各调度目标下的NFA‑BP模型集合成一个智能调度模块，并与作业车间MES系统进行集成，指导在线调度；人工调整在线排产调度的偏差并更新调度参数集，智能调度模块进行在线优化学习；适应了真实车间生产状况的智能调度模块根据当前作业冲突决策点输出最优调度规则。
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公开(公告)号：CN109583061A
公开(公告)日：2019-04-05
申请号：CN201811372067.2
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明请求保护一种基于参数集映射关系的三维模型尺寸完备性检查算法，属于计算机信息处理技术领域。该算法包括建立映射关系、映射矩阵化简和尺寸完备性判断3个部分。三维模型定义技术的发展使得设计和制造逐渐走向三维化，为了确保设计和加工数据的完整性，需要实现三维标注尺寸完备性的自动检查。首先建立工程标注集和参数集之间的映射关系，利用牛顿迭代法求解其映射矩阵；其次对映射矩阵化简，建立映射矩阵与尺寸完备性之间的关系；最后通过分析化简后的映射矩阵来完成尺寸完备性检查判断。
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公开(公告)号：CN108494556A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810216920.5
申请日：2018-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种高效的RSA算法加密元数据文件的方法，涉及工业数据安全领域。该方法完成了对传统的非对称加密算法RSA算法地改进，主要应用于工业数据加密。该方法通过随机生成n个小素数代替传统RSA算法中随机生成两个大素数，并采用类似凯撒密码的加密思想，对每个字符进行迭代加密，完成对传统RSA算法的改进，在此基础上，采用对称加密算法对XML文件加密，再采用改进的RSA算法对对称加密生成地秘钥加密，从而完成加密元数据文件的过程。该方法与传统方法相比，既保证了元数据文件安全存储，又进一步提高了RSA算法的运行效率，实现快速高效的加密XML文件。
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公开(公告)号：CN109544694A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811366602.3
申请日：2018-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种基于深度学习的增强现实系统虚实混合建模方法，针对增强现实系统虚实混合建模问题，该方法首先将相邻帧的虚拟模型视图和实际物体图片有差异的区域全部提取出来，输入的图像首先经过PBAS算法进行检测，完成对前景目标的分割，然后将分割得到的疑似目标区域送入VGGNet-16模型进行二次判断，将判断出的前景图像坐标输出，结合模型贴图与初始图像，得到虚实混合的模型结果。利用本发明提出的虚实混合建模方案，既能够大幅度降低算法整体的运算量，有效地降低算法对硬件的需求，又能够充分利用深度卷积神经网络模型VGGNET-16的高图像分类准确率保证目标检测效果，有效提高建模精确度。
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公开(公告)号：CN109359701A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811434379.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 重庆邮电大学 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明请求保护一种高精度提取和快速分类的三维模型数据解析方法，属于计算机信息处理技术领域。该方法包括：针对三维模型，设计一种基于二叉树的数据解析方案，搜索模型的元素标记，分析数据的嵌套关系，形成最简文档。当接收到一份三维dae格式的模型时，读取模型数据，提供一种分析算法流程，通过搜索模型的每一个元素标记，逐步分析数据的嵌套关系，剔除重复冗余数据，再使用改进极限学习机进行分类，最终形成最简文档。本发明通过二叉树与改进极限学习机同时使用解析三维模型数据，减少了冗余数据的堆叠，加快了数据的处理速度，提高解析效率。
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