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文凯: 作品数：66 被引量：83H指数：5; 供职机构：重庆邮电大学通信与信息工程学院更多>>; 发文基金：重庆市自然科学基金重庆市教育委员会科学技术研究项目国家科技重大专项更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信经济管理文化科学更多>>

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旅游城市5G容量预测及组网方法研究被引量：1: 2022年; 对旅游城市做5G规划时,引入SARIMA算法来替代原有的趋势外推法进行容量预测。主要利用SARIMA模型可以呈现人流量随季节性变化的特点,使规划更有针对性。分别对景区和居民区进行人流量预测,发现二者在峰值出现时间上是错开的。因此在规划中统筹考虑,使部分居民区和景区联合组网,两者共用一部分网络资源,实现让网络资源利用率更高的效果。; 文凯陈浩钱权智陈浩; 关键词：组网研究

面向复杂图像分类的共享转换矩阵胶囊网络: 2023年; 针对胶囊网络(CapsNet)在处理含有背景噪声信息的复杂图像时分类效果不佳且计算开销大的问题,提出一种基于注意力机制和权值共享的改进胶囊网络模型——共享转换矩阵胶囊网络(STM-CapsNet)。该模型主要包括以下改进:1)在特征提取层中引入注意力模块,使低层胶囊能够聚焦于与分类任务相关的实体特征;2)将空间位置接近的低层胶囊分为若干组,每组内的低层胶囊通过共享转换矩阵映射到高层胶囊,降低计算开销,提高模型鲁棒性;3)在间隔损失与重构损失的基础上加入L2正则化项,防止模型过拟合。在CIFAR10、SVHN(Street View House Number)、FashionMNIST复杂图像数据集上的实验结果表明,各改进均能有效提升模型性能;当迭代次数为3,共享转换矩阵数为5时,STM-CapsNet模型的平均准确率分别为85.26%、93.17%、94.96%,平均参数量为8.29 MB,比基线模型的综合性能更优。; 文凯薛晓季娟; 关键词：图像分类

毫米波5G网络中一种D2D通信的资源分配方案被引量：4: 2019年; 在5G系统中,毫米波(mm Wave)与终端直通技术(device-to-device,D2D)有利于提升系统容量和频谱利用率。针对73 GHz下underlay蜂窝网络中的D2D资源分配进行了研究。为了降低彼此间的干扰,提出对基站和D2D用户接收机进行区域限制,利用线性相关的方法选出可复用的蜂窝用户,最后在满足蜂窝通信和D2D通信服务质量(Qo S)的要求下提出一种基于干扰控制的资源分配,以提升系统的吞吐量。仿真结果表明所提算法的性能优于参考算法。该算法能够有效提升系统吞吐量和频谱效率。; 文凯陈永丽陈永丽颜飙; 关键词：毫米波资源分配吞吐量

一种基于BERT预训练模型的文本摘要生成方法: 本发明请求保护一种基于BERT预训练模型的文本摘要生成方法。该方法包括：将中文短本文数据集进行预处理；利用BERT双向编码特性能更好地获取全局信息，将数据送入BERT预训练模型中进行训练；将实际需要获得摘要的原文本输入B...; 文凯周玲玉杨航王宗文

加强中小企业知识产权保护的策略研究被引量：1: 2022年; 全球经济一体化背景下,世界范围内产业竞争格局也迎来了重大变革,对于我国企业来说,风险与机遇并存,企业的发展越来越多离不开科学技术的支持,而知识产权保护无疑是中小企业实现快速发展的重要前提。基于此,论文从分析加强中小企业知识产权保护的重要性入手,通过深入研究当前我国中小企业知识产权保护存在的问题,提出了具体的保护策略,以期为我国中小企业加强知识产权保护提供理论参考,进而提升企业竞争力,推动企业持续快速发展。; 吴静王玉婵文凯; 关键词：中小企业知识产权保护

认知无线电系统中利用模糊逻辑的频谱分配被引量：1: 2011年; 为了较全面地分析频谱分配问题,突出系统的效益和公平性能,提出了一种利用模糊逻辑的认知无线电频谱分配方案。首先给出模糊逻辑系统(FLS)的概念,然后利用FLS综合分析感知空闲频谱和次用户的特性,最后结合系统吞吐量最大、公平性和随机分配3种准则将空闲频谱分配给次用户使用。仿真结果证实了方案的可行性。; 文凯付玲生傅小玲; 关键词：认知无线电频谱分配模糊逻辑系统吞吐量

一种基于新型容量预测模型的旅游城市5G网络组网方法: 本发明请求保护一种基于新型容量预测模型的旅游城市5G网络组网方法。涉及5G规划领域，主要将SARIMA模型引入到5G规划中，代替趋势外推法预测用户数量；因该模型对周期性的时间序列预测效果很好，可以在单变量数据中显式地模拟...; 文凯陈浩; 文献传递

融合社交网络和兴趣的正则化矩阵分解推荐模型被引量：7: 2018年; 针对目前用户偏好数据和社交关系数据十分稀疏的问题,以及用户可能更加喜欢朋友推荐的商品而不喜欢非朋友推荐的商品这样一个事实,提出了一种结合社交网络和用户间的兴趣偏好相似度的正则化矩阵分解推荐算法,首先针对社交关系数据稀疏问题,利用网络的全局和局部拓扑特性挖掘出用户间的信任和不信任关系矩阵,然后定义了一种改进的用户间的兴趣偏好相似度计算方法,最后在矩阵分解的过程中将信任矩阵、不信任矩阵以及兴趣相关性综合起来为用户作出推荐。实验表明该方法优于主要的正则化推荐方法,与基本的矩阵分解模型(Social MF)、SoRec、Trust MF、CTRPMF、Rec SSN算法相比,算法在均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)上分别减小了1.1%~9.5%和2%~10.1%,取得了较好的推荐效果。; 文凯朱传亮; 关键词：数据稀疏推荐系统社交网络矩阵分解正则化

基于高效特征提取和上下文聚合的实时语义分割方法: 本发明涉及一种基于高效特征提取和上下文聚合的实时语义分割方法，属于图像语义分割技术领域。该方法通过构建EFCANet模型，主要包括：编码阶段：采用一种双边结构，其中空间分支使用池化操作及标准卷积保留浅层空间信息并加强特征...; 文凯韦胜男

基于差异点集的频繁项集挖掘算法被引量：3: 2020年; 针对目前频繁模式挖掘算法存在的建树复杂、挖掘效率低下等问题,提出一种基于差异点集(DiffNodeset)的Top-rank-k频繁模式挖掘DNTK算法。利用差集运算直接获取k(>2)项集的差异点集,避免项集多次复杂连接过程;结合一种线性时间复杂度连接方法和早期修剪策略,提出一种更为高效的1-项集连接方法,及时判定项集连接可行性;采用包含索引策略减少项集连接次数。实验结果表明,DNTK算法在时间和空间效率方面性能优于FAE和NTK算法,在不同类型数据集中进行频繁项集挖掘时有良好的效果。; 尹远尹远文凯; 关键词：频繁项集挖掘