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公开(公告)号：CN114067160B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111387970.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V20/13 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于嵌入平滑图神经网络的小样本遥感图像场景分类方法，属于遥感图像识别领域。该方法首先将场景图片输入到嵌入学习模块中，通过一个卷积神经网络提取场景嵌入特征；再将嵌入平滑引入到场景分类中，在无监督的情况下捕获嵌入特征之间的相似性与差异性，提高嵌入特征的可区分性，扩展决策边界，降低无关特征的影响；同时通过注意力机制采用任务级关系来构建图矩阵，将目标样本与任务中的所有样本关联起来，并在不同场景类别之间产生更具有分辨力的关系表示；然后根据样本间的内在联系构造图；标签匹配模块可以根据构造的图，通过直推式学习迭代生成测试集中样本的预测标签，直到得到最优解。本发明能够实现图像的精确分类。
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公开(公告)号：CN114064901B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202111422577.8
申请日：2021-11-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F40/247 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱词义消歧的书评文本分类方法，属于自然语言处理技术领域。该方法包括：S1：获取书评文本数据集；S2：将文本进行分段处理；S3：对分段后的文本进行聚类并标签化，每个文本片段对应各自的外部知识实体；S4：词级文本预处理；S5：计算词级文本间的语义相似度、余弦相似度、目标函数以及得分；S6：提取文本片段的特征；S7：利用层次注意力网络提取各文本片段的特征信息，再对文本片段的特征信息进行一次层次注意力网路的文本处理，最终得到的特征信息经归一化处理完成文本分类。本发明能有效处理篇章级别的长文本数据。
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公开(公告)号：CN113076476B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110356902.9
申请日：2021-04-01
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/55 , G06F40/247 , G06F40/284 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种微博异构信息的用户画像构建方法，属于机器学习和深度学习领域。该方法包括：1)收集合适的文本及图像数据，分别训练好图像及文本分类网络；2)使用爬虫技术爬取微博的文本及图像信息，使用构建好的分类网络得到标签，即user‑topic矩阵，将其作为用户画像；3)对user‑topic使用模糊聚类，发现用户社区；4)使用TF‑IDF对用户分类好的微博进行关键词发现，得到topic‑item矩阵，使用知识图谱思想计算关联词；5)对用户所属社区进行相似度用户计算，选取相似度较高的用户重复步骤4)的方法，并根据词频阈值选取关键词作为内容补充推荐。本发明能为用户推荐相似度较高的用户。
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公开(公告)号：CN113011384A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110390662.4
申请日：2021-04-12
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于轻量化卷积的无锚框目标检测方法，属于计算机视觉目标检测领域。该方法包括：S1：构造轻量化的骨干网络，并输入图片到轻量化的骨干网络中，提取特征图；S2：根据得到的特征图进行左上角点和右下角点的池化操作；S3：池化后的左上角点、右下角点都分别进行十字星变形卷积与角点预测操作；S4：根据预测的角点和向心位移算法进行角点匹配，由预测边界框的得分输出最终结果。本发明采用的无锚框的设计思想，在训练过程中可以解决正负样本不平衡，超参数设计复杂，锚框的复杂计算等问题，同时轻量化的骨干网络可以达到有效压缩网络模型，降低模型参数量，减少计算资源消耗，提升运算速度的效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102722653A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210177933.9
申请日：2012-05-31
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MapReduce的射线跟踪加速算法。首先确定源点和场点，从各源点发射的射线经过建筑物的反射后到达对应的场点；然后判断从源点发射的射线是否为有效射线；如果是，则分别记录射线到达各场点的三维坐标与该射线到达此场点的特征值；最后建立Map函数来处理特征值，得到特征值的场强、到达角、延迟和极化四个参数。本发明采用基于MapReduce的射线跟踪加速算法用于大规模数据集的并行运算。而射线跟踪过程中所跟踪的射线量巨大，计算时间长，各个射线相互独立，具有自然的并行性，因此，在进行射线跟踪时，将射线跟踪与MapReduce结合，射线跟踪的运算效率提高。
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公开(公告)号：CN100411490C
公开(公告)日：2008-08-13
申请号：CN200610054396.3
申请日：2006-06-27
Applicant: 重庆邮电大学 , 韩国仁荷大学教产学协力团
Abstract: 本发明请求保护一种用于移动通信网络的AOA(到达角度)/TOA(到达时间)和GPS(全球定位系统)混合的定位方法。该方法只需要一颗卫星、一个基站便可实现移动终端高精度的定位。基站采用AOA/TOA定位方法求得用户终端所在区域的二维平面解，在地理信息系统GIS的空间数据库中查出该区域的平均高度值h，计算出基站与移动终端之间的时钟误差后，基站根据GPS授时系统算出移动终端与卫星之间的时钟误差，构建方程组解出用户终端的三维空间坐标。该方法适用于建筑物密集的城区和室内，对移动终端的准确定位。
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公开(公告)号：CN1897748A
公开(公告)日：2007-01-17
申请号：CN200610054395.9
申请日：2006-06-27
Applicant: 重庆邮电大学 , 韩国仁荷大学教产学协力团
Abstract: 本发明请求保护一种基于TD－SCDMA的高精度实时定位方法，涉及移动通信技术领域。目前在位置服务领域尚未有一种服务可以满足用户高精度或高速移动状态下的位置请求。本发明将准RTK和RTK两种定位方法嵌入到TD－SCDMA系统中，设计定位处理流程，定义相关通信接口和消息，根据用户服务质量要求选择不同定位算法，实现不同的定位精度，用以满足用户不同精度级别的定位请求。该定位技术适用于为移动用户在高速移动情况下实时动态提供高精度位置服务。
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公开(公告)号：CN116402059B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310392221.7
申请日：2023-04-13
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/253 , G06F16/35 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于DualGCN的文本情感分析方法，属于文本分析领域。该方法为：首先对文本进行预处理，使用预训练的Glove词嵌入，利用BERT作为encoder来挖掘句子的隐藏状态向量，利用生成树提供的短语级语法结构和依赖树从句语法结构的信息，替代以往仅从依赖树获取语法结构信息，考虑到方面之间的影响，将依赖树结构和组成树结构的融合，解决了方面级情感分析长距离依赖问题；增加了GCN中每一层的感受野。最后通过语法模块和语义模块的信息交流，由softmax来输出分类结果。该方法利用了语法结构的信息，缓解了GCN容易出现的过度平滑现象，能有效提高分类的精度。
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公开(公告)号：CN117556141A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311545680.0
申请日：2023-11-20
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/635 , G06F16/901 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及基于超图节点多尺度嵌入音乐推荐方法，属于计算机技术领域。该方法包括以下步骤：S1：获取数据集，并进行预处理；S2：构建超图数据集模型；S3：根据游走算法生成超图数据模型的一阶马尔可夫游走序列，即得到每个超图节点的游走序列；S4：采集得到游走序列的每个超图节点的多尺度领域属性集，将采集的每个多尺度邻域属性集分成若干次作为Doc2Vec的输入，生成不同尺度的节点嵌入，将多个尺度嵌入组合为最终嵌入；S5：计算用户偏好并进行音乐推荐。本发明解决了超图嵌入的音乐推荐中，未能联合学习音乐属性多尺度嵌入的问题，从而提高了推荐系统性能和用户体验。
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