重庆邮电大学机器学习研究所简介

重庆邮电大学经济管理学院“管理科学与工程学科”简介
佚名
【期刊名称】《重庆邮电大学学报:社会科学版》
【年(卷),期】2022(34)4
【摘要】重庆邮电大学经济管理学院现有管理科学与工程、工商管理、应用经济
学3个一级学科,分属管理学、经济学两大学科门类,有管理科学与工程、工商管理、工程管理3个硕士授权点。

工商管理和应用经济学作为学校立项建设的一级学科,
正围绕数字经济、大数据智能化与数字技术创新等发展和需求打造特色优势学科。

管理科学与工程于1998年获得一级学科硕士学位授权点,并连续多次获评为重庆
市重点学科,经过20多年的发展,已成为特色鲜明、优势突出的重点学科。

(1)目标
定位。

立足西南面向全国,学院学科建设能够快速响应在新兴信息通信技术和数字
经济发展过程中对人才需求的变化,充分展现学校在信息通信行业的人才培养特色,
将高层次管理人才的培养作为人才教育的核心工作。

【总页数】2页(PI0001-I0002)
【正文语种】中文
【中图分类】G64
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学“马克思主义理论学科创新基地”简介
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重庆邮电大学光信息科学与技术专业建设规划一、光信息科学与技术专业的发展简况自从教育部1998年修订的专业目录中设立“光信息科学与技术”专业(理学>以来,已经将近十年过去了。

这十年恰逢教育规模飞速发展的机遇期，也恰逢我国光学技术的飞速发展期，很多学校都把设立这个新专业作为扩大学校规模的一种措施。

因此，从1999年初几所高校试办本专业开始，至今已经发展到了近百所大学都在兴办这个专业。

兴办这个专业的来由大体上有两类：一类是从应用物理类专业转型而来，另一类是从电子信息类专业分化出来。

对于这个专业的定位，培养目标，培养方案等问题，各个学校都作了积极的探索。

重庆邮电大学光信息科学与技术专业于1999年申报成功，2000年招收第一届本科生，两个班，2001年招收2个班，2002年和2003年分别招收4个班，2004年、2006年和2006年分别招收5个班，2007年、2008年分别招收4个班，在校生人数稳定在500人左右，已经达到了较大的规模。

该专业现设有光纤通信、光电子技术和光信息处理技术三个研究方向，从2003级开始，光信息科学与技术专业试行2+2培养模式。

有专业实验室将近400m2，专业实验仪器价值近130万元。

在8年时间里，组建了一支具有明显优势的人才梯队：在以毛幼菊教授为代表的老一代专家的帮助扶持下，以潘武、罗元为代表的一批中青年学者在国内外享有一定的学术声望，有一批敢于吃苦、能战斗的博士硕士科研队伍，有经验丰富的教案、实验人员等。

本专业的专业课程骨干教师，全部都在45岁以下，职称结构：教授占25%，副教授占37.5%，讲师占37.5%，比例基本合理。

学历结构：具有博士学位的占50%，具有硕士学位的占50%。

主讲教师100%符合教师岗位要求，高级职称教师均为本科生上课。

近3年来，年平均承担的省部级工程大于3项，任课教师均参加科研及教改工程；近3年来共发表论文80余篇，国内外核心期刊发表的论文超过一半，其中近30余篇被SCI、EI收录；获重庆市科技进步二等奖1项。

第52卷第7期电力系统保护与控制Vol.52 No.7 2024年4月1日Power System Protection and Control Apr. 1, 2024 DOI: 10.19783/ki.pspc.230936基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法包金山1，杨定坤2，张 靖1，张 英1,3，杨镓荣1，胡克林1(1.贵州大学电气工程学院，贵州 贵阳 550025；2.重庆邮电大学先进制造工程学院，重庆 400065；3.贵州电网有限责任公司电力科学研究院，贵州 贵阳 550002)摘要：针对使用支持向量机(support vector machine, SVM)对变压器进行故障诊断时有效特征提取困难、模型参数难以选择的问题，提出一种基于特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断方法。

首先，使用核主成分分析(kernel principal component analysis, KPCA)方法对构建的21维待选特征进行特征融合和低维敏感特征提取。

其次，使用佳点集、随机反向学习和维度交叉学习等策略对北方苍鹰优化算法(northern goshawk optimization, NGO)进行改进。

通过2个典型测试对改进北方苍鹰优化算法(improved northern goshawk optimization, INGO)进行性能测试，验证了INGO算法的优越性。

然后，基于KPCA提取的低维敏感特征，使用INGO对SVM的参数进行组合寻优，建立基于KPCA特征提取与INGO-SVM的变压器故障诊断模型。

最后，对不同变压器故障诊断模型进行实例仿真对比实验。

结果表明：所提方法故障诊断精度高、稳定性好，更适用于变压器的故障诊断。

关键词：变压器；故障诊断；支持向量机；核主成分分析；北方苍鹰优化算法Transformer fault diagnosis method based on feature extraction and INGO-SVMBAO Jinshan1, YANG Dingkun2,ZHANG Jing1, ZHANG Ying1, 3, YANG Jiarong1, HU Kelin1(1. College of Electrical Engineering, Guizhou University, Guiyang 550025, China; 2. College of Advanced ManufacturingEngineering, Chongqing University of Posts & Telecommunications, Chongqing 400065, China;3. Electric Power Research Institute of Guizhou Power Grid Co., Ltd., Guiyang 550002, China)Abstract: It is difficult to extract effective features and select model parameters when using a support vector machine (SVM) for transformer fault diagnosis. A transformer fault diagnosis method based on feature extraction and an improved northern goshawk optimization (INGO) algorithm optimized SVM is proposed. First, kernel principal component analysis (KPCA) is used to conduct feature fusion and low dimensional sensitive feature extraction for the 21 dimensional candidate feature. Secondly, strategies such as good point set, random opposition-based learning, and dimensional cross learning are used to improve the northern goshawk optimization (NGO) algorithm. The performance of the INGO algorithm is tested using two typical test functions, verifying its superiority. Then, based on the low dimensional sensitive feature extracted by KPCA, INGO is used to optimize the parameters of the SVM, and a transformer fault diagnosis model is established based on KPCA feature extraction and INGO-SVM. Finally, simulation and comparative experiments are conducted on different transformer fault diagnosis models. The results show that the proposed method has high accuracy and good stability in fault diagnosis, and is more suitable for transformer fault diagnosis.This work is supported by the National Natural Science Foundation of China (No. 52177016).Key words: transformer; fault diagnosis; support vector machine; kernel principal component analysis; NGO0 引言变压器是电网系统中的重要组成部分，其在运基金项目：国家自然科学基金项目资助(52177016)；贵州省科技计划项目资助(黔科合支撑[2021]365)；贵州大学自然科学特别科学研究基金项目资助(2021-45) 行过程中发生故障会给电网系统造成巨大的经济损失。

重庆邮电大学考研招生简章
重庆邮电大学2020年考研招生简章正式发布，招收本科毕业生
参加2020年的考研考试报名。

重庆邮电大学2020年考研统招报考人
数共计2583人，各研究生院分别招收相应数量的考生。

具体人员招收
信息如下：
1. 信息与通信工程学院：740人，其中国际学院招收80名考生，智能科学与技术学院招收660人；
2. 电子科学与技术学院：450人；
3. 电气与自动控制学院：485人；
4. 计算机科学技术学院：450人；
5. 软件学院：508人。

重庆邮电大学2020年招考研究生，在报考学科、学位层次上给
予了考生更多的选择空间。

具体而言，信息与通信工程学院招收本科
生就读硕士、博士、博士后；电子科学与技术学院招收本科生就读硕士；电气与自动控制学院招收本科生就读硕士、博士；计算机科学技
术学院招收本科生就读硕士、博士、博士后；软件学院招收本科生就
读硕士、博士。

此外，重庆邮电大学2020年考研规定，报考计算机科学技术学院、软件学院考生，可以以大专毕业生身份报考硕士研究生；申请智
能科学与技术学院或国际学院招收的考生，需具备大学本科及以上学历，可以报考硕士、博士、博士后等学位研究生。

因此，重庆邮电大学2020年考研招生简章明确招考学科、学位，方便考生做报考准备，也更有利于考生更好的发挥自己的潜力。

那么，准备参加2020年重庆邮电大学考研的考生，你们怎么才能在抢救考研
资格中脱颖而出？需要尽快做好考研准备，让自己充分地把握2019-2020年的复习节奏，开展科学有效的复习，加强专业知识的学习及技
能训练，以便最终拿到理想考结果。

《工业控制计算机》2021年第34卷第3期基于脑电信号的睡眠分期研究李坚年(广东工业大学自动化学院,广东广州510006)Automatic Classification of Sleep Stages Based on the Features of EEG Signals摘要:使用机器学习方法进行睡眠分期的研究是脑电信号分析的一个方向。

首先讨论了睡眠脑电节律波的特点,从时域以及时频域上提取与睡眠分期相关性高的特征,然后通过随机森林这一集成学习算法,按照AASM的睡眠分期判读规则,设计睡眠分期的多分类器,将睡眠时期分为Wake、N1、N2、N3、REM五个时期,并通过Sleep-EDF数据集测试模型的有效性。

关键词:睡眠分期;脑电信号;随机森林Abstract押The study of sleep stage scoring using machine learning method is a direction of EEG signal analysis.At first熏this paper discusses the characteristics of Sleep EEG rhythm wave.Then the characteristics with high correlation with sleep stages are extracted from time domain and time frequency domain.Finally熏the random forest algorithm is used to design a sleep staging multiple classifier according to the sleep staging interpretation rules of AASM.The sleep period is divided into five stages押Wake熏N1熏N2熏N3and REM.The validity of the model is tested by Sleep-EDF data set.Keywords押sleep stage scoring熏EEG熏random forest algorithm1研究背景及意义睡眠是发生在人体内的一个重要的、动态的、有规律的过程,对人的日常活动有着重要的影响,睡眠评分研究是睡眠研究的重要领域之一。

重庆邮电大学计算机考研科目重庆邮电大学计算机考研科目：一、理论科目：1、计算机组成原理：主要内容包括计算机基本结构、数据传输、接口、存储器、I/O、微处理器的架构等；2、操作系统：主要内容包括操作系统的特性、结构和机制；3、计算机网络：主要内容包括计算机网络的基本知识、协议、交换机、路由器等；4、数据结构：主要内容包括链表、树形结构、图形结构、查找法以及排序算法等；5、程序设计语言：主要内容包括C、C++、JAVA、Python等数据结构与算法相关的编程语言；6、数字逻辑：主要内容包括经典逻辑的基本概念、代数逻辑、布尔表达式、有限状态机、门电路、计数器与寄存器、，期望和可判定性等概念；7、软件工程：主要内容包括软件工程项目管理、质量保证技术、面向对象分析与设计、结构化分析与设计等；8、算法分析和设计：主要内容包括算法的分析和设计、数据结构和算法的时间复杂度分析、树结构、图结构、贪心算法、动态规划等。

二、实践科目：1、数据库：主要内容包括数据库概念、范式和反范式、SQL语言、数据库开发、数据库管理等；2、程序设计技术：主要内容包括计算机图形学、人工智能技术、数据挖掘技术、移动计算技术、网络安全等；3、计算机图形学：主要内容包括数学基础、光栅图像的表示与处理、向量图形的表示与处理、三维图形的表示与可视化等；4、人工智能技术：主要内容包括人工智能基本概念、知识表示与推理、机器学习、搜索与规划、自然语言处理等；5、数据挖掘技术：主要内容包括数据预处理、特征选择和提取、模式识别以及文本挖掘、社会网络分析等；6、移动计算技术：主要内容包括移动计算的基本概念、移动网络基础、移动设备的开发以及嵌入式系统的独特性等；7、网络安全：主要内容包括网络安全的基础理论、TCP/IP安全机制、计算机病毒、黑客行为、信息安全、系统安全等。

重庆邮电大学现代邮政学院简介
佚名
【期刊名称】《重庆邮电大学学报:社会科学版》
【年(卷),期】2022(34)5
【摘要】重庆邮电大学现代邮政学院发轲于1994年的邮政工程系。

在国家“互
联网+”行动计划和“一带一路”倡议实施的大背景下,为满足电子商务与现代邮政业井喷式发展对高素质专业人才的迫切需求,现代邮政学院于2016年11月由重庆市人民政府和国家邮政局共同挂牌建设,是全国首批成立的四个现代邮政学院之一。

【总页数】2页(PI0002)
【正文语种】中文
【中图分类】F61
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人工智能就业方向及前景目录2023人工智能专业毕业后的就业方向有：机器视觉、微电子技术、集成电路、通讯、机械设备制造、人脸识别和视网膜识别软件开发、掌纹识别、智能、自动程序设计、机器语言、语言和图像理解、遗传编程。

具体来说，2023人工智能专业毕业生可以从事科研机构研发员、机器人研究人员、软件开发人员、高校课程讲师、智能IT转型师等具体行业。

综述，人工智能是一门涵盖多学科的理工专业，在国家大力倡导产业链、供应链升级的关键时期，人工智能专业可谓是香饽饽，各大科研企业对此类专业人才供不应求。

1、人工智能专业可以考虑算法工程师。

进行人工智能相关前沿算法的研究，包括机器学习、知识应用、智能决策等技术的应用。

以机器学习的过程为例，涉及到数据收集、数据整理、算法设计、算法训练、算法验证、算法应用等步骤，所以算法是机器学习开发的重点。

2、人工智能专业可以考虑程序开发工程师。

一方面程序开发工程师需要完成算法实现，另一方面程序开发工程师需要完成项目的落地，需要完成各个功能模块的整合。

3、人工智能专业可以考虑人工智能运维工程师。

大数据与AI产品相关运营、运维产品研发；相关组件的运维工具系统的开发与建设；提供大数据与AI云产品4、数据科学家数据科学家是当下人工智能领域就业最为受欢迎的一种职位。

他们通常负责分析海量的数据，帮助企业制定正确的业务策略、优化商业模式，从而实现效益最大化。

5、机器学习工程师机器学习工程师主要负责利用大数据技术和机器学习算法来开发人工智能应用程序。

他们需要掌握计算机科学、数学、统计学和机器学习等技能，在深度学习、神经网络、图像识别等领域有着广泛的应用。

6、自然语言处理工程师自然语言处理工程师主要负责开发语音识别、分词、语言翻译等人工智能技术，为企业构建更加高效的智能化解决方案。

这个职位需要精通计算机科学、语言学、统计学和算法等领域。

7、人工智能产品经理人工智能产品经理是一个综合性的职位，主要负责将人工智能技术与实际应用紧密结合，制定产品开发策略，为用户提供更加个性化、便捷的人工智能产品解决方案。

计算机科学与技术学院简介（学院代码302） 计算机科学与技术学院成立于1989年，是国际粗糙集学会理事长单位，中国人工智能学会副理事长单位，中国人工智能学会粗糙集与软计算专业委员会创建单位，重庆计算机学会、重庆计算机用户协会和重庆市人工智能学会副理事长单位。 学院设立有博士后工作站，拥有“计算机科学与技术”一级学科博士/硕士学位授予权。招收“计算机科学与技术”一级学科的全日制学术型博士研究生、“计算机科学与技术”一级学科的全日制学术型硕士研究生、“计算机技术”领域的全日制专业型硕士研究生和在职工程硕士研究生，已培养研究生上千人，每年招收博士/硕士生200多人。 学院有教职工100余人，其中博士生导师25人，教授29人，副教授25人，博士57人，有“长江学者”特聘教授、“万人计划”科技创新领军人才、“百千万人才工程”国家级人选获得者、全国教学名师、全国优秀教师、全国高等学校优秀骨干教师、教育部新世纪人才、重庆市百千万工程领军人才、重庆市杰出青年基金获得者、重庆市“巴渝学者”特聘教授、重庆青年五四奖章获得者、重庆市中青年骨干教师、重庆市优秀教师等知名专家，以及兼职教授、特聘教授、访问学者等。学院为研究生提供了良好的学习科研环境，建有大数据智能计算示范型国家国际科技合作基地、重庆市大数据协同创新中心、信息产业部/重庆高校市级计算机网络与通信技术重点实验室，计算智能重庆市重点实验室、网络与信息安全市级工程实验室、重庆市移动互联网数据应用工程技术研究中心、移动互联网大数据智能处理重庆高校众创空间，建设有计算机系统与网络研发平台、智能信息处理研发平台、空间信息与数据库研发平台、图形图像与多媒体研发平台、信息安全研发平台、软件工程研发平台等创新研究平台，平台下还重点设置了大数据智能研究院、网络与计算研究中心、空间信息系统研究中心、图形图像与多媒体实验室、软件工程研究中心等科研机构。近年来，承担了国家自然科学基金、973计划、863计划、科技部攀登计划、国家科技重大专项、国家发改委专项等70余项国家级科研项目，工信部物联网专项、教育部科学技术研究重点项目、重庆市重点自然科学基金及重庆市科技攻关项目等150多项省部级科研项目，出版学术专著和教材40多部，发表学术论文1600多篇，其中SCI、EI、ISTP收录800多篇，获得授权发明专利60多项，获20多项国家、省部级科技奖励，获国家级教学成果奖3项。 学院与中国科学院重庆绿色智能技术研究院电子信息技术研究所（简称“信息所”）联合培养研究生。信息所现有科研人员70余人，其中中科院院士1人，研究员/副研究员近20人，建有自动推理与认知、数据挖掘与认知、智能多媒体技术、北斗导航、云计算等多个科研平台，与国科图成都文献情报中心共建了科技文献电子阅览室，建设了重庆市自动推理与认知重点实验室、三峡工程生态环境监测系统在线监测中心等省部级科研平台，主要研究方向包括嵌入式软件与系统、汽车电子、云计算、导航技术与对地观测、智能图像识别等。联合培养研究生采取“两段式”培养模式：第一阶段（第一学年）在重庆邮电大学进行基础课程学习，第二阶段（第二、三学年）在中科院重庆绿色智能技术研究院进行论文研究和科研实践，参与导师主持的科研项目研究工作。 学院通过构建国际学术交流合作平台，以国际合作项目、国外交换生、国际会议、学会活动、联合科研机构、合作办学等多种方式推进国际学术交流合作工作，提升研究生的科技创新能力，培养高素质、创新型、适合教育国际化发展趋势和社会需求的计算机专业研究人才。 学院研究生就业率一直保持在95%以上，学生大多工作在国内外信息高新企业，通信运营商、知名网络公司和民营企业、国有企业、政府机关、科研院所、高等院校等，深受用人单位欢迎。

软件工程学院简介（学院代码312）软件工程学院成立于2002年，是重庆市首家示范性软件学院，是国家卓越工程师培养单位、重庆市软件人才培养基地和服务外包软件人才培养基地；软件工程学科是全国首批软件工程一级学科硕士学位授权点和重庆市重点学科，软件工程专业是国家级特色专业。

软件工程学科拥有一支实力雄厚的导师队伍，有国家百千万人才、新世纪优秀人才、国家科技奖励获得者等国内外有一定影响的学术带头人；有全国优秀教师、全国高等学校优秀骨干教师、重庆青年五四奖章获得者、重庆市名师、重庆市杰出青年基金获得者；有长期海外学术经历的归国学者及长期从事国际合作研究的专家，有丰富企业研发经验的工程型导师。

软件工程学科拥有重庆市软件质量保证与测试工程中心和重庆邮电大学软件工程研究中心、图形图像与多媒体实验室等科研基地，拥有惠普公司全套软件测试平台、五大增值业务开发教学平台、IBM Rational平台、数字媒体技术专用开发环境等先进的软件开发环境，承担了国家重大科技专项、国家重点研发计划和国家自然科学基金等国家级科研项目，承担了重庆市基础与前沿研发计划等省部级科研项目。

学院重视产学研合作，与IBM、Microsoft、HP、CISCO、Oracle、腾讯、百度、阿里、华为、中兴、联想、中国移动、中国电信、中国联通、长安集团、四联集团等国内外知名企业建立了紧密的合作关系。

学院积极推进国际学术交流和研究合作，与国外多所知名大学签订了交换生协议和交换研究协议。

学院研究生就业率常年保持在100%，毕业研究生得到百度、阿里、腾讯、京东等互联网企业，海康威视、科大讯飞、中科云丛等大数据人工智能企业，华为、中兴等电信设备商以及移动、电信、联通三大运营商的一致认可，本专业就业质量位居前列。

083500软件工程（学术学位）本学科是2011年经国务院学位委员会批准的学术型硕士学位授权点，授予工学硕士学位。

本学科培养目标：培养具有坚实的计算机软件基础理论，系统掌握计算机软件需求、软件分析和设计、软件编码与实现、软件测试等软件工程的专门知识和方法，熟悉软件生命周期和项目管理，掌握数字媒体技术、嵌入式软件和通信软件等相关领域知识，能够从事软件理论研究、软件系统研发，并应用软件理论与技术解决其它学科领域的理论研究及应用开发问题的高级专门人才。