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公开(公告)号：CN108564203B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201810223850.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种并行均衡的多路线规划方法，通过引入任务均分的概念，加入集合容量限制，在划分集合的同时，考虑到为每个旅行商访问节点进行合理分配，使得分配后的集合中节点个数较为均匀，同时考虑到节点分配的均衡性，保证了总体访问效率；而且通过引入切比雪夫映射，对粒子进行初始化操作，提高初始解的分布质量和种群的多样性，合理控制搜索范围和规模，增强算法的全局搜索能力，并引入C2Opt算子进行局部调整优化，增强算法的收敛速度，能够有效提高多出发点多旅行商问题的求解精度和收敛速度，缩短多个旅行商访问的总路线长度和访问时间，实现每个旅行商都能够快速访问多个节点并回到起始节点，找到访问节点的最短路径，使算法性能得到保证。
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公开(公告)号：CN111160537A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN202010003803.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ANN的路口交通警力资源调度系统，包括数据预处理模块、警力调度模块和远程控制模块；数据预处理模块从监管部门实时获取包括输入数据和标签数据；对输入数据进行归一化处理，采用one-hot编码格式生成所述标签数据，并生成数据集，用于训练模型，实时生成警力调度方案；警力调度模块包括基于ANN的全连接神经网络，用于实现模型预训练和生成警力调度方案；远程控制模块用于对警力调度系统的监测和控制；本发明提出的系统对城市复杂交通环境下智能化、无人化警力调度系统提出了可行方案，通过分析数据和具体场景，提高了交通警力调度方案制定的合理性，有效减少了交通拥堵情况；系统拥有远程控制功能，更有效的配合指挥中心调度警力。
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公开(公告)号：CN108540330A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810371696.7
申请日：2018-04-24
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种异构网络环境下的基于深度学习的网络故障诊断方法，其特征是，首先通过分析异构网络故障场景，确定监测阶段和故障诊断阶段将要使用的特征；然后利用最小冗余最大相关性算法选取监测阶段最优特征子集，对故障特征进行匹配，若匹配度大于阈值时，触发故障诊断阶段，通过反向传播算法完成模型参数调整；最后根据得到的最优模型，对异构网络进行故障定位和诊断。本发明所达到的有益效果：本方法基于深度学习理论的视角，通过对异构网络环境下网络结构和故障参数剖析，综合考虑故障发生的概率统计特性，建立了一种异构网络环境下基于深度学习的网络故障诊断模型，应用于异构网络环境中的故障诊断。
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公开(公告)号：CN107153911A
公开(公告)日：2017-09-12
申请号：CN201710231335.8
申请日：2017-04-11
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06Q10/06311 , G06Q50/265
Abstract: 本发明涉及一种基于关系亲密度的复合避难场所分配方法，通过对具有亲属关系的待疏散人员建立虚拟关系引力场，将复杂的大规模疏散问题通过力场函数进行描述，解决了对于复杂的灾难环境下的人性化疏散建模问题，使问题描述简单；而且能够将待疏散人员位置、亲属关系及亲属疏散终点、避难场所分布及其容量等影响应急疏散规划的因素考虑在内，给待疏散人员提供人性化疏散引导，在疏散过程中对避难场所容量进行均衡分配，节省了大量疏散时间，实现高效率人性化疏散。
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公开(公告)号：CN111817872A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010429452.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工免疫与贪婪混合算法的雾设备节点部署方法，用来解决传统人工免疫算法产生的解空间大而导致寻找可行解困难的问题，该算法将雾设备节点部署问题分解为两个子问题求解，利用人工免疫算法求解雾设备节点集合，利用贪婪算法求解传感器节点与雾设备节点的连接，本发明提出的方法面向工业应用的实际需求，在部署雾设备节点时考虑了连接数、容量和延时。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106603659B
公开(公告)日：2019-08-23
申请号：CN201611145652.X
申请日：2016-12-13
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种智能制造专网数据采集调度系统，基于转发和控制平面分离的理念，构建面向智能制造的4G专线智能调度系统，同时系统满足集中调度、分权分域管理等功能，实现灵活调用网络资源和快速部署的能力，并对外提供标准北向API接口，通过SDN和NFV技术实现无线接入设备的集中管理、按需调度和安全等增值业务快速开通等功能。该系统分为五个部分：企业内部连接制造设备的内网，基于4G的无线接入网，连接内网和外网的新型无线接入网关和负责网络集中调度管理的云平台以及智能制造中的各种应用。全网架构采用云平台实现，网络的互联通过新型接入网关实现，对网元功能采用SDN的方法以自适应的方式进行控制平面与数据平面的分离。
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公开(公告)号：CN108564203A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810223850.6
申请日：2018-03-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种并行均衡的多路线规划方法，通过引入任务均分的概念，加入集合容量限制，在划分集合的同时，考虑到为每个旅行商访问节点进行合理分配，使得分配后的集合中节点个数较为均匀，同时考虑到节点分配的均衡性，保证了总体访问效率；而且通过引入切比雪夫映射，对粒子进行初始化操作，提高初始解的分布质量和种群的多样性，合理控制搜索范围和规模，增强算法的全局搜索能力，并引入C2Opt算子进行局部调整优化，增强算法的收敛速度，能够有效提高多出发点多旅行商问题的求解精度和收敛速度，缩短多个旅行商访问的总路线长度和访问时间，实现每个旅行商都能够快速访问多个节点并回到起始节点，找到访问节点的最短路径，使算法性能得到保证。
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公开(公告)号：CN111369991B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202010095367.1
申请日：2020-02-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种支持自然语言指令的移动控制方法，包括以下步骤：S01，接收来自用户的自然语言指令，去除自然语言指令中无意义语助词，然后转化为文本信息；S02，对其中的关键动词，查找关键动词定义库，进行动词定义，并生成完整的指令关键词列表，包含主体、对象以及轨迹要求；S03，通过传感器接收周围环境感知信息，对指令关键词的属性信息进行补全；S04，生成初步轨迹规划路线，按照规划路线移动；S05，利用局部环境信息，规划局部轨迹路线，经过局部多次迭代规划，逐步接近目标位置。本发明还公开了一种支持自然语言指令的移动控制系统。本发明提供的一种支持自然语言指令的移动控制方法及其系统，能够实现自然语言指令到机器指令之间的灵活映射。
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公开(公告)号：CN111160537B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202010003803.8
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于ANN的路口交通警力资源调度系统，包括数据预处理模块、警力调度模块和远程控制模块；数据预处理模块从监管部门实时获取包括输入数据和标签数据；对输入数据进行归一化处理，采用one‑hot编码格式生成所述标签数据，并生成数据集，用于训练模型，实时生成警力调度方案；警力调度模块包括基于ANN的全连接神经网络，用于实现模型预训练和生成警力调度方案；远程控制模块用于对警力调度系统的监测和控制；本发明提出的系统对城市复杂交通环境下智能化、无人化警力调度系统提出了可行方案，通过分析数据和具体场景，提高了交通警力调度方案制定的合理性，有效减少了交通拥堵情况；系统拥有远程控制功能，更有效的配合指挥中心调度警力。
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公开(公告)号：CN111145551A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN202010003795.7
申请日：2020-01-03
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN检测遵章率的路口交通规划系统，分析了当前智能交通系统中，违章检测的不足和缺陷，采用基于CNN的目标检测方法，实时计算路口的遵章率，实现路口智能警力调度，从而完成路口的交通规划，不仅提高了路口违章检测的精度和速度，而且可以同时检测车辆和行人的违章，并且通过计算遵章率实现路口警力的智能调度，极大了节省了人力资源。本专利有利于推进智能交通系统结合当前流行的深度学习算发进行进一步发展，为智能交通系统提供了关键技术方案。
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