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[发明专利]一种脑电信号识别模型训练方法、识别方法、装置及设备-CN202210093700.4在审
发明人： 唐贤伦;刘国睿;王天助;谭聪;谢颖;蔡军;邹密;王会明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种脑电信号识别模型训练方法、识别方法、装置及设备，该方法中的时序卷积神经网络和一维深度卷积神经网络共用一个输入层和输出层，首先通过时序卷积神经网络的隐藏层得到脑电信号时序特征，并通过一维深度卷积神经网络的隐藏层得到脑电信号空间特征；然后通过时序卷积神经网络和一维深度卷积神经网络共用的全连接层对脑电信号时序特征和脑电信号空间特征进行特征拼接，以从多个维度全面提取脑电信号的特征；最后通过共用的输出层输出输出分类结果，并采用反向传播算法对时序卷积神经网络和一维深度卷积神经网络进行参数调整，得到分类精度较高的脑电信号识别模型，提高分类效果。
一种电信号识别模型训练方法装置设备

[发明专利]基于关键点检测和头部姿态的疲劳状态检测方法及系统-CN202210013760.0在审
发明人： 唐贤伦;张艺琼;李洁;刘庆;邹密;邓武权;徐梓辉;王会明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2022-01-06 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06V40/18 文献下载
摘要：本发明公开了基于关键点检测和头部姿态的疲劳状态检测方法及系统，构建并训练主干网络采用深度可分离卷积网络的MMC多任务预测模型，获取单位时间内的若干帧人脸图像，采用MTCNN网络检测每张图像的人脸位置并裁剪出头部图像；将头部图像输入训练好的MMC多任务预测模型中，得到头部姿态角度和人脸关键点的位置信息；利用双阈值法分别判定头部、眼部和嘴部疲劳状态；设定相关系数综合判定人的疲劳状态，结合人脸关键点检测和头部姿态的相关性，采用主干网络为深度可分离卷积网络的MMC多任务预测模型，将两个任务放在同一个网络中同时进行，可以大幅度的减少需要的参数量和运算量，从而提高了模型的检测速度，进而达到实时的效果。
基于关键检测头部姿态疲劳状态方法系统

[发明专利]结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法-CN202111520535.8在审
发明人： 唐贤伦;陈洪旭;万辉;谢涛;罗洪平;黄淼;邹密 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-13 - 公布日： 2022-04-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种结合VMD分解和时间卷积网络的短期电力负荷预测方法，首先使用变分模态分解(VMD)对原始负荷数据进行处理，将负荷序列分解得到多个本征模态函数(IMF),以降低神经网络预测模型输入数据的复杂程度。然后，分别计算各个IMF分量的样本熵(SE)，将相近样本熵值的分量合并为一个新的序列，以减少所需训练的模型数量，最后利用时间卷积网络(TCN)来拟合各个序列的历史数据和预测数据的非线性关系，并叠加各模型的预测结果得到最后的预测值。本发明相比于其他负荷预测传统方法，具有更高的预测精度。
结合 vmd 分解时间卷积网络短期电力负荷预测方法

[发明专利]一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测方法及系统-CN202111495330.9在审
发明人： 唐贤伦;林鑫;谢颖;罗洪平;黄德军;谢涛;邹密;王会明;徐梓辉 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-08 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种多任务级联卷积神经网络的人脸检测方法及系统，将获取的人脸检测数据集分为训练集和测试集，采用多支路的扩张卷积结构对MTCNN网络中的P网络进行改进，利用训练集分别训练O网络、R网络和改进后的P网络的其中一条支路，得到MTCNN网络的最优参数；以此生成训练好的MTCNN网络；对测试集中的图片进行预处理，将预处理后的图片输入到训练好的MTCNN网络中进行人脸检测，输出检测结果，去除了极其耗时的图像金字塔结构，改之以多支路的扩张卷积代替，不再需要大量搬运数据来完成对图像的多次缩放，也不再需要多次重复的将图像输入到P‑net中，减少了无用操作，从而提高人脸检测的效率。
一种任务级联卷积神经网络检测方法系统

[发明专利]基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质-CN202111506522.5在审
发明人： 唐贤伦;杨敬明;李洁;熊德意;谢颖;邹密;徐梓辉;王会明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明公开了基于自适应降噪训练的推荐方法、系统、电子设备及介质，涉及计算机技术领域，本发明在一个以图卷积神经网络为基础的推荐系统上，在训练阶段对损失函数做截断处理或重新加权处理，在模型的训练阶段自动地进行降噪处理。与现有技术相比而言，以往的推荐模型不考虑在训练阶段专门针对隐式反馈伴随的噪声问题进行处理；而本发明通过对损失函数进行截断或加权处理，以此来对打分函数进行优化处理，可以大大减少假阳性交互行给训练模型带来的噪声影响，不仅可以减少人工筛除假阳性交互行为的工作量，提升推荐的准确率，同时可缓解训练模型过早的出现过拟合现象。
基于自适应训练推荐方法系统电子设备介质

[发明专利]一种结合知网与词林的词语相似度获取方法及系统-CN202111510160.7在审
发明人： 唐贤伦;罗杨;党晓圆;杨敬明;邓武权;邹密;徐梓辉;李锐 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-12-10 - 公布日： 2022-03-29 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种结合知网与词林的词语相似度获取方法及系统，利用《知网》义原层次树计算知网义原信息内容含量；并构建第一词语相似度计算模型；根据扩展版《同义词词林》词林拓扑树中的路径信息构建第二词语相似度计算模型；根据待测词语对在《知网》和扩展版《同义词词林》中的分布情况，综合两个计算模型的计算结果，获得待测词语对的最终词语相似度，在原本的信息内容含量的基础上引入义原节点的密度信息，能够得到更符合人类判断的词语相似度计算结果，同时在词林的计算过程中设置关于路径信息的权重参数，通过改变该参数的值，得到更高的皮尔森相关系数，更符合人类主观判断的结果，从而提高词语相似度的计算精度和范围。
一种结合知网词语相似获取方法系统

[发明专利]一种基于双卷积CNN和长短时记忆网络的表情识别方法-CN201810156983.6有效
发明人： 唐贤伦;伍亚明;虞继敏;万辉;谢涛;魏畅;昌泉 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-02-24 - 公布日： 2022-03-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于双卷积CNN和长短时记忆网络的表情识别方法。首先，对得到的表情图片进行去均值、滤波、归一化等预处理；然后，再将预处理过后的表情图片输入到双卷积层和池化层中提取其特征；紧接着，利用全连接层和长短时记忆网络(LSTM)进一步提取其特征，最后，利用支持向量机(SVM)识别其表情特征并输出分类结果。本发明能充分利用人脸表情的时空特征，提取那些不够明显或是容易混淆的表情特征，可有效提升表情识别率。
一种基于卷积 cnn 短时记忆网络表情识别方法

[发明专利]一种基于图的逻辑表达方法、系统、介质和设备-CN201910558040.0有效
发明人：彭德光;孙健;唐贤伦 -专利权人：重庆兆光科技股份有限公司
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2022-02-22 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明提出一种基于图的逻辑表达方法、系统、介质和设备，包括创建语料库，提取所述语料库中的文本特征，构建知识图谱；根据所述知识图谱中的文本的约束条件，构造逻辑节点，并根据所述逻辑节点创建逻辑图谱；计算所述逻辑图谱中节点与所述知识图谱中对应节点的上下文关联度，将所述逻辑图谱与所述知识图谱进行耦合，构建问答要素网络；本发明增加逻辑图谱进行问答流程控制，可有效提高咨询效率。
一种基于逻辑表达方法系统介质设备

[发明专利]一种图像分割方法、系统、介质及电子终端-CN202110019612.5有效
发明人：彭德光;朱楚洪;唐贤伦;孙健 -专利权人：重庆兆琨智医科技有限公司
申请日： 2021-01-07 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06T7/11 文献下载
摘要：本发明提供一种图像分割方法、系统、介质及电子终端，方法包括：获取待分割训练图像；将成对的待分割训练图像输入定位网络，获取定位特征图，其中，获取定位特征图的步骤包括：对成对的待分割训练图像进行相同点特征图提取与整体注意特征图提取，并根据整体注意特征图，获取定位特征图；将定位特征图输入分割网络进行训练，获取图像分割模型；将成对的待分割的肿瘤图像输入图像分割模型，进行肿瘤图像分割；本发明中的图像分割方法通过将成对的待分割训练图像输入定位网络，不仅提取出相同语义特征，还可以提取出不同点语义特征，并将获取的定位特征图输入分割网络进行训练，获取图像分割模型，实现了跨图像语义提取，分割精确度较高。
一种图像分割方法系统介质电子终端

[发明专利]基于平行卷积神经网络特征图融合的人脸表情识别方法-CN201810373477.2有效
发明人：蔡军;昌泉;蔡芳;唐贤伦;陈晓雷;魏畅;伍亚明;林文星 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-04-24 - 公布日： 2022-02-11 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于平行卷积神经网络特征图融合的人脸表情识别方法。该方法模拟人双眼视觉通道，设计一种平行结构的卷积神经网络，在卷积池化层后对平行通道的特征图进行融合；并在全连接层结构上，将其中一通道采用稀疏全连接输出，另一通道采用稠密全连接输出，最后二者输出融合并分类；采用人脸表情数据进行模型训练达到较高识别率后使用测试样本检测模型的识别效果，并获得较高的识别准确率，为情感分析人脸表情识别提供了一个新的方法。
基于平行卷积神经网络特征融合表情识别方法

[发明专利]一种具有自清洁功能的感知执行作动器材料及其制备方法和应用-CN202010574750.5有效
发明人：杨平安;黄宇轩;李锐;李林林;唐贤伦;陈婕;王晓杰;王浩 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2020-06-22 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： C08L83/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种具有自清洁功能的感知执行作动器材料及其制备方法和应用，属于材料技术领域。该材料由下往上依次由自清洁功能层、仿生作动层、感知层和绝缘保护层层叠形成，该材料动作灵敏度和感知灵敏度高，并具有自清洁功能，可以实现按确定的控制规律远程作动、作动程度实时反馈以及具备自清洁功能一体化的新型作动器的制备，且其制备方法简单，易操作，适合扩大化生产。
一种具有清洁功能感知执行器材料及制备方法应用

[发明专利]一种基于卷积神经网络的配电网故障数据辨识方法-CN202111013512.8在审
发明人：邹密;赵岩;王子涵;王江林;刘三伟;唐贤伦 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2021-08-31 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于卷积神经网络的配电网故障数据辨识方法，属于电力技术领域。该方法包括：S1：获取配电网暂态故障数据，并对其进行预处理；S2：利用多层1DCAE搭建故障特征提取网络，并输入预处理后的暂态故障数据训练优化故障特征提取网络，得到低维故障特征；S3：利用多层1DCNN搭建故障特征分类模型，并输入低维故障特征训练优化故障特征分类模型，完成暂态故障数据的不同类型识别。本发明具有自动特征提取能力和较好的容错能力，更适用于配电网中的海量故障数据识别。
一种基于卷积神经网络配电网故障数据辨识方法

[发明专利]一种基于词频-逆文档与CRF的文本匹配方法-CN201810062016.3有效
发明人： 唐贤伦;李佳歆;万辉;马艺玮;蔡军;黄淼;刘想德 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-01-23 - 公布日： 2021-11-16 - 主分类号： G06F40/289 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于词频‑逆文档(TF‑IDF)与CRF的语义匹配方法，选用CRF挖掘到的属性特征和TF‑IDF的统计特征来表示文本的权重值，并将权重值赋予文本词向量。该方法解决了TF‑IDF和CRF单纯从统计角度以及需求信息上获取权重却没有考虑到词语之间语义的问题，同时也解决了Word2vec中固定词特征表述不清楚的问题。结合上述方法处理文本匹配问题可显著提高匹配的准确率。
一种基于词频文档 crf 文本匹配方法

[发明专利]基于混沌粒子群优化CNN网络的中文垃圾邮件识别方法-CN201810421422.4有效
发明人： 唐贤伦;万亚利;熊德意;李佳歆;林文星;魏畅;昌泉;伍亚明 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2018-05-04 - 公布日： 2021-11-12 - 主分类号： G06F16/35 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于混沌粒子群优化CNN网络的中文垃圾邮件识别方法，首先使用分词器对中文垃圾邮件数据集进行分词、去停用词等预处理；其次采用Word2vec模型获取词向量，通过对词向量求和取平均值获得中文垃圾邮件的文本向量；然后在粒子群算法中引入混沌思想来训练卷积神经网络的网络参数；基于混沌粒子群优化卷积神经网络建立中文垃圾邮件分类模型；最后采用测试集通过所建立的模型实现垃圾邮件分类并计算分类正确率。本发明通过混沌粒子群优化算法寻优参数所建立的模型能够快速收敛，具有良好的鲁棒性和稳定性，同时能够提高中文垃圾邮件的分类识别率。
基于混沌粒子优化 cnn 网络中文垃圾邮件识别方法

[实用新型]全自动粉末成型设备的上冲调整机构-CN202023113213.5有效
发明人： 唐贤伦 -专利权人：常熟益本鑫智能科技有限公司
申请日： 2020-12-22 - 公布日： 2021-09-03 - 主分类号： B22F3/03 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种全自动粉末成型设备的上冲调整机构，包括偏心轮曲轴连杆、滑柱、压制油缸、模架上冲和模架中模，偏心轮曲轴连杆的下端与滑柱的上端通过球头活动连接，滑柱的下端设有丝杆调整机构，该丝杆调整机构包括设于所述滑柱轴心位置的中心丝杆，所述模架上冲固定于中心丝杆的下端，调整所述丝杆调整机构时能够带动所述中心丝杆上下运动。该全自动粉末成型设备的上冲调整机构采用独立设置，即调整机构和上冲机构分开设置，在调整时不会影响压制油缸的位置，从而确保模架中模每次运动的位置保证一致，同时方便调试，更换模架连接件，不会因为模具的更换，导致需要重新调整油缸的高度。
全自动粉末成型设备上冲调整机构

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