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公开(公告)号：CN114118601A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111459013.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 安徽大学 , 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的随机森林车流预测方法，包括：1、从交通系统中获取车流数据集；2、对车流数据集进行补空值、连续特征离散化以及为每棵决策树分配合理样本等预处理工作；3、随机森林训练前确定树与树之间和每棵树之内的隐私预算、分裂函数、每棵树最大深度以及总训练棵树等参数；4、根据前一步确定的参数训练出全部具有差分隐私保护的回归树；5、将所有差分隐私回归树组合成一个具有差分隐私保护的随机森林；6、将任意一个样本输入森林中得到一个具有差分隐私保护的预测结果。本发明能很好地解决隐私消耗问题、数据安全性问题以及准确率的问题，从而能在隐私消耗比较低的前提下提高车流的预测准确度。
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公开(公告)号：CN114118601B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111459013.1
申请日：2021-12-02
Applicant: 安徽大学 , 安徽大学绿色产业创新研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于差分隐私保护的随机森林车流预测方法，包括：1、从交通系统中获取车流数据集；2、对车流数据集进行补空值、连续特征离散化以及为每棵决策树分配合理样本等预处理工作；3、随机森林训练前确定树与树之间和每棵树之内的隐私预算、分裂函数、每棵树最大深度以及总训练棵树等参数；4、根据前一步确定的参数训练出全部具有差分隐私保护的回归树；5、将所有差分隐私回归树组合成一个具有差分隐私保护的随机森林；6、将任意一个样本输入森林中得到一个具有差分隐私保护的预测结果。本发明能很好地解决隐私消耗问题、数据安全性问题以及准确率的问题，从而能在隐私消耗比较低的前提下提高车流的预测准确度。
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公开(公告)号：CN115879126B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202211593668.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全云存储的医疗信息共享方法、电子设备及存储介质，该方法步骤包括：1、医院生成患者的医疗信息；2、对患者隐私信息加密；3、将患者医疗信息嵌入医学图像；4、上传加密信息到云存储系统；5、医院从云存储系统检索相关医疗信息；6、医疗信息提取与数据恢复；7、患者身份识别与信息解密。本发明能实现对患者个人信息进行加密，并对医疗记录进行信息隐藏，使用深度学习进行医疗信息检索和图像匹配，在不泄露患者隐私信息的情况下共享医疗信息。
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公开(公告)号：CN113640250A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110899839.3
申请日：2021-08-06
Applicant: 安徽大学
IPC: G01N21/39 , G01N21/3504
Abstract: 本发明公开了一种大气HONO同位素测量系统，包括：由中红外激光器、中红外激光器控制器、氦氖激光器、氦氖激光器控制器组成的激光器及其控制单元；由分束片，第一反射镜、第二反射镜、第三反射镜、第四反射镜；标准具；第一透镜和第二透镜组成的光路调整单元；由多次反射吸收池、吸收池温度控制器、气体进气口、气体出气口组成的气体采样控制单元；由皮拉尼真空计、压力显示器、真空泵组成的气体压力控制单元；由第一中红外探测器、第二中红外探测器、高速数据采集卡、数据传输设备及数据处理设备组成的数据处理单元。本发明能在短时间内实现对大气HONO同位素的高灵敏连续检测，避免其他气体的干扰。
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公开(公告)号：CN117171641A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311124140.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06F18/241 , G06F18/2321 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G01D21/02
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DBSCAN算法和多尺度LSTM神经网络的气体浓度预测方法，包括：1、获取气体吸收光谱数据、实验环境的温度和湿度数据；2、使用改进DBSCAN聚类算法对原始数据进行筛选构造数据集并进行归一化处理；3、使用特征提取网络提取变量之间的特征并构造多尺度的LSTM神经网络气体浓度预测模型；4、使用气体浓度预测模型和测试集进行预测得到最终预测值。本发明通过对数据进行筛选和异常数据的修正，并根据修正后的数据集构造了多尺度LSTM神经网络，用于实现对气体浓度值的预测，为监测环境中的气体浓度变化提供了依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115879126A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211593668.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于安全云存储的医疗信息共享方法、电子设备及存储介质，该方法步骤包括：1、医院生成患者的医疗信息；2、对患者隐私信息加密；3、将患者医疗信息嵌入医学图像；4、上传加密信息到云存储系统；5、医院从云存储系统检索相关医疗信息；6、医疗信息提取与数据恢复；7、患者身份识别与信息解密。本发明能实现对患者个人信息进行加密，并对医疗记录进行信息隐藏，使用深度学习进行医疗信息检索和图像匹配，在不泄露患者隐私信息的情况下共享医疗信息。
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公开(公告)号：CN119647899A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411940726.3
申请日：2024-12-26
Applicant: 安徽大学 , 合肥秦益机电科技有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种基于遗传算法的多指标优化空间众包任务分配方法，其步骤包括：1）获取任务的到达时间和位置信息以及工作者的到达时间和位置信息；2）构建面向空间众包平台的任务分配模型；3）实现并改进遗传算法在空间众包中的应用，得到最优任务分配方案。本发明能通过不断迭代找到任务分配的最优任务分配方案，从而能提高空间众包平台任务分配的效率和效用。
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公开(公告)号：CN117611949A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311672668.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06V10/774 , G06F21/62 , G06T11/40 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/096 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种多用户参与的师生训练模型的生成数据方法，其步骤包括：1、多个用户各自获取手写图片数据集；2、每个用户在本地训练教师模型(鉴别器)，并计算损失；3、用户上传损失到中心服务器；4、由中心服务器对本地用户上传的数据进行加噪聚合处理；5、中心服务器将处理好的数据传送到用于训练生成器的公开服务器；6、公开服务器根据中心服务器传输的数据训练学生模型(生成器)，以提供假手写图片数据集。本发明能有效地保护用户隐私，使多个用户参与训练，避免数据孤岛问题，同时训练出能够拟合真实数据的数据集。
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公开(公告)号：CN117611296A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311730835.8
申请日：2023-12-15
Applicant: 安徽大学绿色产业创新研究院
IPC: G06Q30/0601 , G06F21/62 , G06N20/00 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种差分隐私保护的纵向联邦EBM商品推荐方法，包括：1、主服务器使用消费特征数据集训练EBM推荐模型；2、初始化从服务器编号；3、从服务器使用消费特征数据集训练EBM推荐模型；4、根据迭代次数判定是否结束EBM推荐模型训练。本发明能有效地保护用户消费特征信息，从而能防止用户消费特征信息的泄露以及提供有效的商品推荐。
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