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公开(公告)号：CN113378545B
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202110635760.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；基于相似结构数据集，对目标句子以及方面词进行聚合特征处理，得到目标句子对应的融合特征信息；利用双向长短期记忆网络，对融合特征信息进行特征转换，得到目标句子对应的隐藏状态特征；对目标句子以及方面词进行预处理，得到目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；将隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，能够提高情感分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113378545A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110635760.X
申请日：2021-06-08
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/253 , G06K9/46 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种方面级情感分析方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取待进行方面级情感分析的目标句子，以及该目标句子中的方面词；基于相似结构数据集，对目标句子以及方面词进行聚合特征处理，得到目标句子对应的融合特征信息；利用双向长短期记忆网络，对融合特征信息进行特征转换，得到目标句子对应的隐藏状态特征；对目标句子以及方面词进行预处理，得到目标句子对应的依赖关系图，以及该目标句子中各个词对应的位置编码特征；将隐藏状态特征、依赖关系图以及位置编码特征，输入预先训练好的图卷积神经网络中，得到方面词对应的情感分析结果。本发明实施例，能够提高情感分析结果的准确性。
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公开(公告)号：CN105764137A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610071679.2
申请日：2016-02-02
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04W64/00
CPC classification number: H04W64/006 , H04W24/06 , H04W24/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种室内定位方法及系统，方法包括：分别获取由各个监测端监测到的待测终端的当前信号强度值；基于当前信号强度值和当前信号强度值所对应的监测端的身份标识，与预先构建的指纹库中的指纹进行匹配，获取当前信号强度值在各个监测端各自所涵盖的各个的监测点所对应的概率密度函数以及坐标；将当前信号强度值代入所对应的概率密度函数，计算对应的概率密度；基于当前信号强度值在各个监测端各自所涵盖的各个监测点所对应的概率密度以及坐标，利用预先构建的加权位置求解公式，计算待测终端所在的位置。应用本发明实施例，在提高室内定位精度的同时，减少训练时间并降低定位成本。
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公开(公告)号：CN115361734B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210825377.5
申请日：2022-07-14
Abstract: 本发明所提供的基于信息时效性的功率和IRS相移联合优化方法及装置，包括获取峰值信息年龄违规概率；对峰值信息年龄违规概率进行随机网络演算处理，得到峰违规限制条件；获取IRS信息，根据信号信息、信道信息以及IRS信息计算有效容量，根据有效容量和违规限制条件构建有效容量优化模型；将有效容量优化模型求解过程转化为马尔科夫决策过程；基于双延迟DDPG方法求解马尔科夫决策过程，确定IRS相移值以及源节点的发送功率值。本发明利用峰值信息年龄违规概率量化信息时效性保障需求，在信息时效性保障需求下，联合控制设备功率和IRS相移以最优化IRS辅助的短包数据传输系统中的有效容量，且不会产生复杂的计算。
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公开(公告)号：CN115361705B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202210826644.0
申请日：2022-07-14
Abstract: 本发明公开了一种信息时效性保障的NOMA网络任务处理方法及系统，方法包括：获取每一个物联网设备中任务队列缓存区的待处理任务，并根据待处理任务的处理结果得到状态更新信息；根据状态更新信息得到信息年龄，并获取信道状态信息以及任务队列缓存区中的实时任务队列，根据信息年龄、信道状态信息以及实时任务队列，计算每一个物联网设备在每个时隙利用本地计算方式与任务卸载方式分别处理的任务量；根据计算得到的每个时隙每一个物联网设备利用本地计算方式与任务卸载方式分别处理的任务量，确定每一个物联网设备在每个时隙用于处理任务的计算资源以及用于传输任务的传输功率。本发明可保障信息高时效性情况下最小化设备的能量消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117635437A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311426438.1
申请日：2023-10-30
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 高欣 , 方潇 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 谢振刚 , 肖春 , 石智珩 , 焦广旭 , 贾勇 , 姚俊峰 , 杨子成
Abstract: 本发明公开了一种电能表图像增强方法、装置、电子设备及计算机存储介质，属于电能计量技术领域；低照度图像增强模型能够更好地判别电表图像中的明暗区域并提供不同程度的光照补偿，同时较好地还原细节信息，增强后的图片能够用于后续可视故障识别，提高故障检测的准确率；多尺度窗口划分机制能够结合多头注意力计算更好地保留像素级的细节信息，同时通过局部全局注意力网络加强模型对低照度图像的自适应感知，生成的图像亮度更加均衡，细节更加明显，减少了过增强与欠增强的可能性；不均匀循环训练策略能够通过数据增强方式与设计的损失函数优化模型对于多样化真实电表图像的泛化性能，更好地适应复杂的挂装场景。
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公开(公告)号：CN117289200A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311270750.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司营销服务中心
Inventor： 于家豪 , 高欣 , 李保丰 , 翟峰 , 赵兵 , 郜波 , 秦煜 , 陈昊 , 梁晓兵 , 郑安刚 , 许斌 , 徐萌 , 冯云 , 赵英杰 , 卢建生 , 肖春 , 任宇路 , 杨帅 , 贾勇 , 姚俊峰
IPC: G01R35/04 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/25 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度混合标准化的电能表异常检测方法及装置。其中，方法包括：获取待测电能表历史检测的多变量长时间序列数据；将多变量长时间序列数据输入至预先训练的电能表异常检测模型中，输出待测电能表每个时间步的重构数据，其中异常检测模型为基于深度混合标准化模块和自编码器模型的电能表异常检测模型；根据待测电能表每个时间步的多变量长时间序列数据以及重构数据，确定待测电能表每个时间步的异常分数，并根据异常分数，确定每个时间步的异常程度。
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公开(公告)号：CN116232397A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211667586.8
申请日：2022-12-23
IPC: H04B7/06 , H04B7/08 , H04B7/0456 , H04B7/145 , H04W16/28
Abstract: 本发明提供一种混合波束赋形方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法应用于毫米波通信系统，毫米波通信系统的基站侧设置第一可编程智能超表面，用户侧设置第二可编程智能超表面，所述方法包括：确定第一信道、第二信道和第三信道；基于第一信道、第二信道、第三信道、第一反射矩阵、第二反射矩阵和预编码矩阵构建用户侧的信干噪比；基于信干噪比构建系统容量目标函数，以系统容量目标函数的最大值为目标，优化第一反射矩阵、第二反射矩阵和预编码矩阵得到优化后第一反射矩阵、优化后第二反射矩阵和优化后预编码矩阵；基于优化后第一反射矩阵、优化后第二反射矩阵和优化后预编码矩阵进行混合波束赋形。通过本发明提高了通信系统的通信容量。
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公开(公告)号：CN115361705A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210826644.0
申请日：2022-07-14
Abstract: 本发明公开了一种信息时效性保障的NOMA网络任务处理方法及系统，方法包括：获取每一个物联网设备中任务队列缓存区的待处理任务，并根据待处理任务的处理结果得到状态更新信息；根据状态更新信息得到信息年龄，并获取信道状态信息以及任务队列缓存区中的实时任务队列，根据信息年龄、信道状态信息以及实时任务队列，计算每一个物联网设备在每个时隙利用本地计算方式与任务卸载方式分别处理的任务量；根据计算得到的每个时隙每一个物联网设备利用本地计算方式与任务卸载方式分别处理的任务量，确定每一个物联网设备在每个时隙用于处理任务的计算资源以及用于传输任务的传输功率。本发明可保障信息高时效性情况下最小化设备的能量消耗。
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公开(公告)号：CN115361257A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202210825379.4
申请日：2022-07-14
IPC: H04L25/02 , H04B17/391 , H04B7/0413
Abstract: 本发明公开了上行大规模MIMO稀疏信道估计方法及相关设备，所述上行大规模MIMO稀疏信道估计方法包括：基于上行大规模MIMO系统中信道在时延和角度域的双层稀疏结构特征构建双层块稀疏模型；在双层块稀疏模型中控制用户端向基站端发送导频符号；根据基站端接收到的所述导频符号获得接收信号向量；基于变分贝叶斯推断算法，并根据接收信号向量对双层块稀疏模型的预设参数进行迭代处理以获得信道估计值。本发明基于信道在时延和角度域的双层稀疏结构特征构建双层块稀疏模型，充分利用了信道的先验知识，进而提高了信道估计的准确性。
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