-
公开(公告)号：CN107484180A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710852305.9
申请日：2017-09-19
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
CPC分类号： H04W72/082 , H04W16/14
摘要： 本发明请求保护一种甚高频段下D2D通信的资源分配方法。首先利用线性相关的方法选出D2D用户可进行复用的蜂窝用户资源；其次，利用数据速率最大化准则来找出复用每一个蜂窝用户资源的D2D用户对集合；最后提出一种基于干扰控制的资源分配方法，通过比较吞吐量的大小，从可复用的蜂窝用户资源中选出最佳的蜂窝用户来与D2D用户共享资源，保证了蜂窝通信和D2D通信的服务质量(QoS)。本发明既能达到控制D2D用户和蜂窝用户之间的干扰，又能提升系统吞吐量和频谱效率，同时降低了算法的复杂度。
-
公开(公告)号：CN102255137B
公开(公告)日：2014-02-19
申请号：CN201110103644.X
申请日：2011-04-25
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
摘要： 本发明公开了一种可变频微带天线，包括：一个地板；一个辐射板；一个连接器，该连接器通过设置于辐射板上的馈电点连接到辐射板；从地板下可以通过该连接器激励到辐射板，形成电磁辐射；至少有两个短路板，短路板导通状态可控，该短路板通过设置于辐射板边缘的连接点一端连接到辐射板，另一端连接到地板，通过控制短路板导通状态可以控制辐射板与地板的连接状态。本发明的可变频微带天线通过改变短路板的接通状态改变工作频率，工作在一个很宽的频带内，提高天线的性能。
-
公开(公告)号：CN113128665A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110287085.6
申请日：2021-03-17
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
摘要： 本发明请求保护一种应用于面部表情识别的量子前馈神经网络构造方法，属于量子机器学习领域，首先构造了量子神经元的基本结构，然后将该神经元模型组建相应的量子前馈神经网络模型，该模型的输入层、输出层及中间隐层都由量子态的形式表示，使其在计算的过程中可以利用量子计算的一些特有性质提高其学习能力，最后将改进的量子搜索算法作为该网络模型的学习算法。本发明构造的量子前馈神经网络模型通过量子叠加性可以极大的节约数据存储资源，且通过量子并行性可以同时对数据集多个样本进行并行计算从而提高训练速率，相较于经典搜索算法其本身就具有平方级加速的能力，所以作为该量子前馈神经网络的算法则会在神经网络的训练上更有优势。
-
公开(公告)号：CN111400447A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010166286.6
申请日：2020-03-11
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F16/35 , G06F16/951 , G06F40/289 , G06K9/62
摘要： 本发明请求保护一种基于改进K-means算法的网页聚类处理方法，是一种基于改进K-means算法的网页聚类处理方法。主要结合初始聚类中心选择算法和K-means聚类算法，代替传统的K-means算法对网页信息进行聚类；该算法从源头上保证了聚类结果的可靠性与真实性。而且本方法将应用于网页大数据处理中。通过实验结果分析进一步发现，相较于传统算法，改进算法的优势不仅反映在聚类结果的精准性上，还体现在运行效率上，完全适用于网页聚类分析，优化网页的聚类效果，提高算法的稳定性。
-
公开(公告)号：CN103442365B
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201310378370.4
申请日：2013-08-27
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
摘要： 本发明公开了一种结合功率控制降低站内CoMP系统干扰的频率复用方法，该方案首先将系统可用频率资源划分为互不重叠的6段，其中前3段资源划分给采用基站内协作的CoMP用户使用，后3段资源划分给采用单小区独立传输的边缘用户使用；然后为每个小区CoMP用户、非CoMP边缘用户、中心用户分配划分可用频率资源；再对基站内各个小区的CoMP用户、非CoMP边缘用户、中心用户的使用频段进行功率分配；最后降低能满足用户需求的PRB的发送功率，从而有效解决站内CoMP系统的资源分配问题，同时也降低站内CoMP系统的干扰。
-
公开(公告)号：CN114443846B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210079337.0
申请日：2022-01-24
申请人： 重庆邮电大学
IPC分类号： G06F16/35 , G06F16/31 , G06F40/205 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/08
摘要： 本发明属于人工智能的自然语言处理领域，具体涉及一种基于多层级文本异构图的分类方法、装置及电子设备，包括获取整句文本输入BERT模型构建整句‑子句‑词的多层级文本异构图，并输出整句特征表示；采用GAT网络训练多层级文本异构图，并提取多层级文本异构图中整句和子句的总特征表示；融合整句特征表示和总特征表示，将融合结果输入自注意力模块计算自注意力参数；将自注意力参数与融合结果相乘得到融合向量表示并输入分类模块，得到分类结果；本发明对整句进行拆分构造多层级异构图，利用图注意力网络学习多层级异构图的结构信息，与BERT得到的整句语义表示进行融合得到增强的文本语义表示并用于最后的分类，提升了文本的分类效果。
-
公开(公告)号：CN113159303B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110231652.6
申请日：2021-03-02
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： G06F17/15
摘要： 本发明请求保护一种基于量子线路的人工神经元构造方法，属于量子机器学习领域，首先将神经元的输入与权重分别编码至量子计算基态上，然后将包含神经元权重值的受控酉门作用在输入量子态上，最后通过量子相位估计得到神经元输出。实现上述方案的量子神经元模型主要由三部分量子线路组成：第一部分为输入与权重相互作用量子线路，该线路可以很好地实现神经元接收到来自不同连接强度输入值的功能；第二部分为相位估计量子线路，该线路则实现了神经元激活函数的功能；第三部分为权重更新量子线路，该线路实现对权重值的更新转换为对表示权重量子态的每一个量子比特状态的更新。本发明具有量子信息处理的优势。
-
公开(公告)号：CN113128557B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110266706.2
申请日：2021-03-11
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/284
摘要： 本发明请求保护一种基于胶囊网络融合模型的新闻文本分类方法、系统及介质，属于深度学习领域，该方法包括：文本预处理与词向量生成；选择BiLSTM模型对新闻文本进行特征表示；考虑新闻文本标题与正文的重要程度，引入注意力机制，实现新闻词向量加权；通过BiLSTM获得新闻文本的向量表示之后，再通过CNN获得句子的局部表示，弥补BiLSTM的缺点；结合BiLSTM模型对文本长序列表示和CNN模型提取局部特征的优势，并利用胶囊网络对获得的信息进行聚合，完成文本分类。
-
公开(公告)号：CN113128557A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110266706.2
申请日：2021-03-11
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F40/211 , G06F40/284
摘要： 本发明请求保护一种基于胶囊网络融合模型的新闻文本分类方法、系统及介质，属于深度学习领域，该方法包括：文本预处理与词向量生成；选择BiLSTM模型对新闻文本进行特征表示；考虑新闻文本标题与正文的重要程度，引入注意力机制，实现新闻词向量加权；通过BiLSTM获得新闻文本的向量表示之后，再通过CNN获得句子的局部表示，弥补BiLSTM的缺点；结合BiLSTM模型对文本长序列表示和CNN模型提取局部特征的优势，并利用胶囊网络对获得的信息进行聚合，完成文本分类。
-
公开(公告)号：CN111209489A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010011019.1
申请日：2020-01-06
申请人： 重庆邮电大学 , 重庆信科设计有限公司
IPC分类号： G06F16/9536 , G06F16/9535
摘要： 本发明请求保护一种基于差异化资源分配的二部图推荐方法。首先将推荐系统建模成二部图，节点的两个集合分别代表用户集U和项目集O；然后对项目初始资源进行差异化设置，利用评分规范化和最大最小值的方法对初始评分进行修正，在此基础上引用艾宾浩斯遗忘函数来量化用户“兴趣偏移”所带来的影响；其次利用用户评分相似性函数和用户偏好函数对资源分配系数进行差异化设置，使资源流转变得更加合理；最后按照项目所获资源的大小生成推荐列表。本发明在传统二部图推荐方法的基础上进行改进，分别对项目初始资源和资源分配系数进行差异化设置，能够在保证推荐准确率的同时还能提高推荐的多样性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
22 条记录 (耗时 0.027 秒)
