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公开(公告)号：CN112256964A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011140311.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 重庆邮电大学 , 重庆市住房公积金管理中心
IPC: G06F16/9535 , G06F16/951 , G06K9/62 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多维度数据学习的金融机构潜在客户推荐方法，属于数据处理技术领域。通过数据获取模块获取初始样本数据，根据预设的数据结构将所述样本数据建立初始数据集并存储至服务器主体中；数据处理模块对数据进行清洗，去除唯一属性，进行缺失值处理和异常值处理，最后对数据标准化，保证数据集中的数据全都真实有效；数据筛选模块对所述数据集进行筛选，用PCA对数据降维，方便之后数据的可视化；推荐模型模块先获取上述经过处理之后的多维数据，然后将多维数据送入推荐模型中进行数据分析得到分析结果，并为每个客户进行等级预测。本发明在保证数据分析速度时同时兼顾精度，提高数据分析的效率。
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公开(公告)号：CN113963315B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202111357367.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及一种复杂场景下实时视频多人行为识别方法及系统，属于机器视觉技术领域。该方法包括：采集视频数据；建立场景人脸标签库，用于人脸识别模型训练；构建轻量化SlowFast模型用于复杂场景多人行为识别；建立不同人员类别异常行为动作标签库，建立训练行为动作标签库；将训练数据集经过预处理之后，输入到构建的轻量化SlowFast网络中进行训练；利用人脸识别模型和轻量化SlowFast网络模型进行实际场景行为动作检测、识别。本发明通过人脸识别，确定人员类别身份，建立人脸检测框与人员位置定位框的关联关系，对场景中目标人员的行为动作进行检测和识别，以实现在复杂场景中不同类别人员异常行为的监测和预警。
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公开(公告)号：CN115801378A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211404705.0
申请日：2022-11-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于网络安全领域，具体涉及一种终端安全策略生成方法和系统，该系统包括：预处理模块、模式处理模块、周期处理模块、分组处理模块、策略生成模块；预处理模块将采集到的流量处理成可以利用的内部流量；模式处理模块将网络流按照合理网络连接数筛选；周期处理模块将网络流按周期性分组；分组处理模块对终端进行物理和逻辑上的分组；策略生成模块生成不同维度的安全策略。本发明从不同维度梳理、设置安全策略，用户可以根据自己的需求，选择不同细粒度的维度来生成更精确的终端策略，可以快速、便捷地批量生成安全策略，减少了用户手动梳理策略规则的复杂性，降低了人为操作上的失误和安全运维难度，用户使用更加方便，交互上更加友好。
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公开(公告)号：CN114782078A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210347941.7
申请日：2022-04-01
Abstract: 本发明涉及一种针对高维数据的商业信息评估方法及系统，属于大数据领域。该方法为：S1：对商业信息评估涉及的高维数据进行预处理。S2：建立基于ECA‑Net注意力机制和FFM的CatNN，和基于LightGBM作为提升树的GBDT2NN。S3：输入类别型稀疏特征到改进的CatNN，计算其输入和损失函数，得到基于类别型稀疏特征的评估结果。S4：输入数值型稠密特征到改进的GBDT2NN，得到基于数值型稠密特征的评估结果。S5：集成改进的CatNN和GBDT2NN，用于实现高维数据下的商业信息评估。该方法针对高维数据下商业信息评估中涉及的不同类型特征进行了专门的改进处理，且实现了评估模型的在线更新。
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公开(公告)号：CN117110971A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310868442.7
申请日：2023-07-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G01R35/04 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，特别涉及一种基于深度学习的电表异常操作检测方法及系统，方法包括：远端服务器运行初期收集发送给集中器的控制命令，当收集的数据量达到规定则对收集的数据进行聚类；通过聚类得到多个聚类中心的信息并发送给集中器，集中器通过计算控制指令与各个聚类中心的距离判断该数据标签是否异常；集中器收集标签为异常的数据，若数据量达到第二阈值，则将收集的数据作为第二数据集，利用该数据集对GRU模型进行训练，并将完成训练的模型参数发送给集中器；集中器根据收到的模型参数更新本地模型，并根据更新后的模型对收到的控制命令进行检测；本发明可以有效检测新型攻击或恶意篡改等异常操作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116612768A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310450468.X
申请日：2023-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种用于电表安装的语音辅助系统及方法，包括：数据获取模块、声纹特征提取模块、语音分析模块、权限模块、命令生成模块、通讯模块、语音播报模块、存储模块；基于语音智能的辅助安装、调试电表方法和系统，建立了安装人员语音与电表之间的交互关系，使得安装人员能用语音辅助电表的安装和调试；将语音与声纹识别相结合，避免了非安装人员的语音干扰，减少了误操作的发生；将安装人员声音特征转化为声纹特征向量并存储，在进行声纹识别时直接调用，无需重复进行转化过程；本发明能够直接在便携终端和电表之间进行通讯，并能够同步电表和远程服务器二者的信息，提高安装人员的安装效率和安装人员的安全。
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公开(公告)号：CN113239199B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110541128.9
申请日：2021-05-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多方数据集的信用分类方法，属于数据挖掘领域。本发明方法包括：输入信用评估相关的多方数据集；对多个数据集数据进行数据预处理，解决原始数据集中存在的多种问题，并得到标准输入数据集；利用机器学习中的聚类算法与数据生成算法，将多个数据集进行对齐，得到对齐后的新数据集；将文本类型特征与数值类型特征分别输入到两个模型中单独训练；最后结合两个模型中的训练结果，使用逻辑回归方法计算最终两个模型权重，并输出最终的评估结果。本发明通过引入数据对齐方法与信用评估算法解决多个信用数据集中样本数量无法对齐的问题，提高了可被用于训练的样本数量，减少了由于训练样本不足带来的机器学习模型分类无法收敛的问题。
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公开(公告)号：CN116092512A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211740126.3
申请日：2022-12-30
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L21/0272 , G10L17/04 , G10L17/18
Abstract: 本发明涉及一种基于数据生成的小样本语音分离方法，属于语音分离领域，包括以下步骤：S1：采集并构建待分离语音数据集和目标说话人干净语音数据集；S2：对数据集进行预处理；S3：利用基于LSTM的语音匹配模型对预处理后的待分离语音数据集中的每段语音进行帧级别的目标说话人匹配，根据匹配结果，将语音段判断为：不含目标说话人、只包含一个目标说话人、包含多个目标说话人；S4：利用基于GAN的包含多个目标说话人的语音生成模型扩充待分离语音段；S5：构建并训练基于TCN的语音分离模型，将待分离的包含多个目标说话人的语音分离得到单一目标说话人的语音数据，最后拼接出单一说话人的完整语音。
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公开(公告)号：CN112800967B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202110123640.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种姿态驱动的遮挡行人重识别方法，属于计算机领域。本发明包括：输入待识别图像，经过预处理后调整为标准输入图像；利用行人重识别网络提取输入图像特征，得到全局特征；利用人体姿态估计网络提取输入图像特征，得到人体姿态特征；基于人体姿态特征，分别利用局部可见度预测器模块获取可见度评分，利用局部注意力生成器模块获取注意力掩膜；最后根据可见度评分选取输入图像可见部分的局部特征和图像库中的对应特征计算欧氏距离并按照升序排序，将排序结果作为行人重识别模型的输出。本发明帮助行人重识别网络定位遮挡区域，降低了相同身份的受遮挡行人与完整行人的特征差异，提高了行人重识别模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113963315A
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202111357367.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种复杂场景下实时视频多人行为识别方法及系统，属于机器视觉技术领域。该方法包括：采集视频数据；建立场景人脸标签库，用于人脸识别模型训练；构建轻量化SlowFast模型用于复杂场景多人行为识别；建立不同人员类别异常行为动作标签库，建立训练行为动作标签库；将训练数据集经过预处理之后，输入到构建的轻量化SlowFast网络中进行训练；利用人脸识别模型和轻量化SlowFast网络模型进行实际场景行为动作检测、识别。本发明通过人脸识别，确定人员类别身份，建立人脸检测框与人员位置定位框的关联关系，对场景中目标人员的行为动作进行检测和识别，以实现在复杂场景中不同类别人员异常行为的监测和预警。
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