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公开(公告)号：CN112465394B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011461637.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于工业4.0大规模个性化生产的动态云制造方法。包括：客户发布个性化需求到云平台；设计师获取需求信息，并上传设计方案；客户确定最终设计方案，同时，将产品制造过程分解为几个子任务；在决策时刻，实时获取子任务以及工厂信息，建立多工厂任务分配模型；使用匈牙利算法求解多工厂任务分配模型；同一产品的所有子任务都完成后，将产品打包，运输给客户。本发明能够针对客户需求在产品生产全生命周期动态变化的特点，建立实时多工厂任务分配模型，采用匈牙利算法快速灵活将子任务分配给工厂，最大化工厂总利润，降低个性化产品成本，提高客户产品满意度；且本发明能够避免突发状况导致生产效率降低，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN108764452A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810557988.X
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于讨论机制的混沌粒子群算法，通过混沌理论对种群进行初始化，使初始粒子均匀分布在空间，利用混沌的遍历性进行搜索使算法跳出局部最优；本发明针对现有算法收敛精度低的问题，使用双种群，并且结合讨论机制，增强收敛精度。
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公开(公告)号：CN112685784A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202110014813.6
申请日：2021-01-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于逻辑加密的MEDA生物芯片版权保护方法，包括：S1、获取MEDA生物芯片运行的生化协议中使用到的混合分离操作；S2、计算每个混合分离操作的影响因子；S3、对每个混合分离操作，如果其影响因子大于等于阈值，则将其替换成逻辑加密模块，并为其分配黄金输入密钥；S4、将各逻辑加密模块的黄金输入密钥按照顺序组合作为MEDA生物芯片激活所需的黄金激活密钥；S5、根据黄金激活密钥的长度，构造密钥耦合增强模块；S6、将黄金激活密钥经过密钥耦合增强模块的输出结果作为逻辑加密模块的黄金解密密钥；S7、对当前构建的逻辑加密体系进行安全性评估。该方法有利于提高MEDA生物芯片在生产过程中的安全性，保护MEDA生物芯片的生化协议不被攻击者窃取。
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公开(公告)号：CN112685784B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202110014813.6
申请日：2021-01-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于逻辑加密的MEDA生物芯片版权保护方法，包括：S1、获取MEDA生物芯片运行的生化协议中使用到的混合分离操作；S2、计算每个混合分离操作的影响因子；S3、对每个混合分离操作，如果其影响因子大于等于阈值，则将其替换成逻辑加密模块，并为其分配黄金输入密钥；S4、将各逻辑加密模块的黄金输入密钥按照顺序组合作为MEDA生物芯片激活所需的黄金激活密钥；S5、根据黄金激活密钥的长度，构造密钥耦合增强模块；S6、将黄金激活密钥经过密钥耦合增强模块的输出结果作为逻辑加密模块的黄金解密密钥；S7、对当前构建的逻辑加密体系进行安全性评估。该方法有利于提高MEDA生物芯片在生产过程中的安全性，保护MEDA生物芯片的生化协议不被攻击者窃取。
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公开(公告)号：CN113312589B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110641008.6
申请日：2021-06-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多PUF的MEDA生物芯片硬件版权保护方法，包括以下步骤：步骤S1:服务方在MEDA生物芯片上生成多PUF的激励响应对，组成一个激励响应对数据库，由服务方存储；步骤S2:用户使用MEDA生物芯片之前向所述服务方发出获取驱动序列的请求，服务方返回激励至所述芯片；步骤S3:MEDA生物芯片执行激励得到响应数据，并对响应数据进行混淆计算后反馈至服务方；步骤S4:服务方根据返回响应判断发出反馈的芯片版权是否合法；根据芯片的正版与否服务方返回片上开销不同的所述生化协议的驱动序列，并授予正版芯片后期免于重复验证的许可。本发明能够有效提高MEDA生物芯片的硬件版权保护可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112465394A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011461637.2
申请日：2020-12-09
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种用于工业4.0大规模个性化生产的动态云制造方法。包括：客户发布个性化需求到云平台；设计师获取需求信息，并上传设计方案；客户确定最终设计方案，同时，将产品制造过程分解为几个子任务；在决策时刻，实时获取子任务以及工厂信息，建立多工厂任务分配模型；使用匈牙利算法求解多工厂任务分配模型；同一产品的所有子任务都完成后，将产品打包，运输给客户。本发明能够针对客户需求在产品生产全生命周期动态变化的特点，建立实时多工厂任务分配模型，采用匈牙利算法快速灵活将子任务分配给工厂，最大化工厂总利润，降低个性化产品成本，提高客户产品满意度；且本发明能够避免突发状况导致生产效率降低，提高鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112465391B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011456251.2
申请日：2020-12-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈论的分布式智能工厂供应任务分配方法，包括步骤：计算分解当前供应任务，得到每个任务的位置与需求供应机器人数量信息；建立智能工厂内供应问题任务分配模型；基于贪婪选择策略，产生满足当前各任务数量要求的供应机器人划分；运用博弈论的纳什平衡概念为任务划分寻求平衡解，进一步提升分配质量。本发明能够有效提升分配效率，并优化分配结果。
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公开(公告)号：CN113487165A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110741641.2
申请日：2021-07-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的智能工厂生产作业调度方法，包括以下步骤：步骤S1:获取每个任务各个工序在对应机器上的处理数据，并预处理后构成训练集；步骤S2:构建深度强化学习DQN模型，所述深度强化学习DQN模型包括DQN深度学习网络结构和DQN强化学习模块；步骤S3:训练深度强化学习DQN模型，得到训练后的深度强化学习DQN模型；步骤S4:将待生产任务调度数据进行预处理后输入训练后的深度强化学习DQN模型，得到生产任务工序的调度安排。本发明能够实现对当前生产作业快速且高效的调度。
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公开(公告)号：CN112765685A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110135396.0
申请日：2021-02-01
Applicant: 福州大学
IPC: G06F21/71
Abstract: 本发明涉及一种基于废液时序锁定的微电极点阵生物芯片版权保护方法，包括以下步骤：步骤S1:分析生化协议，计算影响参数，并按从大到小进行排序；步骤S2:预设一个需要插入的时序锁定模块的数量N，按从大到小的顺序选择影响参数以构造时序锁定模块;步骤S3:根据得到的时序锁定模块，对所有的时序锁定模块分配0或1的解锁密钥，表示时序锁定模块的序号；步骤S4:根据最大可容忍偏差评估当前体系的安全性，如果达到安全性要求，则步骤结束，否则返回步骤S2，并设置一个更大的N以增加插入的时序锁定模块数量，继续循环。本发明可以有效解决在不可信的供应链中的版权保护问题。
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公开(公告)号：CN112465391A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011456251.2
申请日：2020-12-11
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于博弈论的分布式智能工厂供应任务分配方法，包括步骤：计算分解当前供应任务，得到每个任务的位置与需求供应机器人数量信息；建立智能工厂内供应问题任务分配模型；基于贪婪选择策略，产生满足当前各任务数量要求的供应机器人划分；运用博弈论的纳什平衡概念为任务划分寻求平衡解，进一步提升分配质量。本发明能够有效提升分配效率，并优化分配结果。
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