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公开(公告)号：CN110602757B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201910880208.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出基于自适应遗传算法的无线传感器网络分簇路由方法包括以下步骤：在监测区域内，随机均匀部署传感器节点，节点能根据接收到的信号强弱判断相对距离；利用传感器节点的初始位置和能量信息进行种群初始化操作；计算适应值，根据适应值进行精英保留以及自适应交叉变异操作；判断所述适应值是否达到迭代停止条件，若否，则转至上一步骤，若迭代完成，则根据最优个体中的分簇方案对节点进行分簇；判断簇头是否在基站的通信范围内，如果是，则簇头直接与基站通信；如果不是，继续根据簇头间的距离选择中继节点，将数据包路由至中继节点，直到数据包被传送至基站。改进了遗传算法的选择、交叉和变异机制，提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。
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公开(公告)号：CN112188583B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011068039.9
申请日：2020-10-08
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明基于强化学习的海洋水下无线感知网络机会路由方法，包括：步骤1：随机均匀部署传感器节点；步骤2：从邻节点集合中选定候选转发集；步骤3：结合机会路由与强化学习算法综合考虑节点的各种状态信息，实时选择中继节点；步骤4：若转发节点中没有合适的中继节点，则激活恢复机制；步骤5：根据节点的优先级设置动态定时器，步骤6：判断当前节点是否在基站的通信范围内，如果是，则节点直接与基站通信；如果不是，继续重复步骤2‑4选择中继节点，直到数据包被传送至基站。本发明针对路由空洞问题，引入了相应的恢复机制，使得数据包传输能够快速绕过空洞区域继续转发，提高了数据包的交付率和网络鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107071843B
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201611235179.4
申请日：2016-12-28
Applicant: 上海海事大学
IPC: H04W40/02
Abstract: 本发明提供了一种移动自组织网络分簇方法，所述移动自组织网络分簇方法包括：若干个节点建立初始簇；设置成簇距离阈值和成簇速度阈值，剔除不符合成簇要求的节点；所述剩下的各节点成为簇成员，簇成员判断周围是否有固定基站，若有则选择固定基站作为簇头，若周围没有固定基站则根据簇成员的综合属性值选出簇头；更新簇成员的综合属性值和簇头。本发明通过设置成簇距离阈值和成簇速度阈值，考虑了节点的相对移动速度，设置成簇的速度阈值来提高簇的稳定性，延长了簇的持续时间；且通过将固定基站作为簇头或根据簇成员的综合属性值选出簇头，也将车辆离终点所剩的时间作为选举簇头的一个重要参考标准，防止综合属性较差的车辆节点充当簇头。
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公开(公告)号：CN110602757A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910880208.X
申请日：2019-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出基于自适应遗传算法的无线传感器网络分簇路由方法包括以下步骤：在监测区域内，随机均匀部署传感器节点，节点能根据接收到的信号强弱判断相对距离；利用传感器节点的初始位置和能量信息进行种群初始化操作；计算适应值，根据适应值进行精英保留以及自适应交叉变异操作；判断所述适应值是否达到迭代停止条件，若否，则转至上一步骤，若迭代完成，则根据最优个体中的分簇方案对节点进行分簇；判断簇头是否在基站的通信范围内，如果是，则簇头直接与基站通信；如果不是，继续根据簇头间的距离选择中继节点，将数据包路由至中继节点，直到数据包被传送至基站。改进了遗传算法的选择、交叉和变异机制，提升了算法的全局搜索能力和收敛速度。
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公开(公告)号：CN110191422A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910281222.8
申请日：2019-04-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种具有较好跟踪精度和较小网络能耗的海洋水下传感器网络目标跟踪方法。包括5个步骤：步骤1：在监测区域内，均匀安装水声传感器，建立多个簇；步骤2：建立目标运动模型；步骤3：激活目标所在小区域内的簇头和传感器节点，其余传感器节点和簇头保持休眠状态；步骤4：应用粒子滤波算法跟踪定位水下目标；步骤5：判断目标是否驶离水下监测区域，如果是，则结束跟踪过程；如果不是，继续判断目标是否将要离开所在的小区域，如果目标将要离开目标所在的小区域，则当前目标所在小区域内的簇头将最后采样时刻的目标状态估计值和方差估计值传递给下一时刻激活的簇头节点，如果目标不离开当前小区域，进入下一时刻,转至步骤3。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109524020A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811383558.7
申请日：2018-11-20
Applicant: 上海海事大学
IPC: G10L21/0208
Abstract: 本发明公开了一种语音增强处理方法，所述方法包括：基于语音数据与噪声数据形成训练样本；对所述训练样本进行预处理，得到处理后的去噪样本；将所述去噪样本进行分为多个批次的去噪样本，分别采用每一个批次的去噪样本对WGAN模进行训练，直至所述多个批次的去噪样本训练完成，得到最终的WGAN-MBGD模型；采用最终的WGAN-MBGD模型输出增强后的语音信号。应用本发明的实施例，生成对抗网络梯度不稳定的情况，收敛速度更迅速，同时运用小批量计算也降低了计算量，引入谱减因子和谱下限因子，通过减小频谱间的误差来减小残留噪声。
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公开(公告)号：CN103997748A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410250892.0
申请日：2014-06-06
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供了一种基于混合型传感器网络的差异覆盖方法。本发明以粒子群方法为基础，将重点区域和一般区域的有效覆盖率加权后的线性组合所形成的单目标函数作为适应值函数，通过调节权重系数来控制适应值函数，从而引导传感器移动节点向重点区域聚拢，保证重点区域的覆盖质量，为了提高粒子群方法的运算效率，加入虚拟力速度分量来引导移动节点向未覆盖区域移动，虚拟力的大小和方向根据部署区域中未满足有效监测阈值的监测点施加在移动节点的引力场求得，本发明适用于含有固定节点和移动节点的混合型传感器网络。
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公开(公告)号：CN109285551B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN201811083605.6
申请日：2018-09-18
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提出了一种利用WMFCC提取人们的声纹特征、DNN识别并分类的方法,用于区分帕金森患者和健康人。WMFCC通过计算患者声纹中倒谱系数的加权和系数，解决高阶倒谱系数小、特征分量对音频的表征能力差等问题。DNN训练并分类识别有效地提高系统精度，使用MBGD优化算法降低损失函数的计算量进而提高系统训练速度。利用PD(帕金森)database中样本训练并测试分类，提高了判别帕金森患者的准确率，为帕金森患者早期快速辅助诊断提供了良好的解决方案。
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公开(公告)号：CN111523636B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202010288120.1
申请日：2020-04-14
Applicant: 上海海事大学
IPC: G06N3/006
Abstract: 本发明提供提高无标度网络弹性的优化方法，包括：构建拓扑优化目标函数；对烟花粒子群算法的参数进行初始化，计算粒子的适应度；判断烟花粒子群算法是否达到总的迭代次数；判断是否达到粒子群算法的迭代次数，选适应度最大的n个粒子；将选择的n个粒子进行烟花爆炸和高斯变异；先从爆炸变异后的粒子里将适应度最好的选出，再按照轮盘赌的选择策略选出剩下的popsize‑n‑1个个体；输出最优适应度值及对应粒子群的位置；依照优化结果修改无标度网络的拓扑结构，得到弹性获得提升的工业互联网拓扑。本发明提供的提高无标度网络弹性的优化方法，使得烟花粒子群算法的收敛速度和搜索能力增强，增强了网络针对各种网络攻击的弹性。
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公开(公告)号：CN110191422B
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN201910281222.8
申请日：2019-04-09
Applicant: 上海海事大学
Abstract: 本发明提供一种具有较好跟踪精度和较小网络能耗的海洋水下传感器网络目标跟踪方法。包括5个步骤：步骤1：在监测区域内，均匀安装水声传感器，建立多个簇；步骤2：建立目标运动模型；步骤3：激活目标所在小区域内的簇头和传感器节点，其余传感器节点和簇头保持休眠状态；步骤4：应用粒子滤波算法跟踪定位水下目标；步骤5：判断目标是否驶离水下监测区域，如果是，则结束跟踪过程；如果不是，继续判断目标是否将要离开所在的小区域，如果目标将要离开目标所在的小区域，则当前目标所在小区域内的簇头将最后采样时刻的目标状态估计值和方差估计值传递给下一时刻激活的簇头节点，如果目标不离开当前小区域，进入下一时刻,转至步骤3。
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