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公开(公告)号：CN116245736B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310527057.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法，其中，正交位置编码表示方法包括以下步骤：S1将待渲染的目标超分辨率图像切割成多个超分辨率图像块；S2确定所述超分辨率图像块在相对坐标域中所对应的连续二元函数以及正交位置编码，正交位置编码为：利用傅里叶基分别对所述超分辨率图像块横向和纵向维度的坐标信息进行位置编码，之后将各个维度的位置编码一一相乘，得到一个综合的位置编码向量。本发明解决在任意尺度图像超分辨率中上采样模块的对称性问题：基于隐式神经表示的上采样模块需要通过数据增强来学习图像中的对称性，能够将图像中的对称性先验自然地引入，减小了神经网络训练的难度。
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公开(公告)号：CN116405368A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310645229.X
申请日：2023-06-02
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种高维不平衡数据条件下的网络故障诊断方法、系统，该方法包括：对网络故障数据进行数值化与归一化；采用随机森林算法评估网络特征的特征重要度并排序，进行网络特征选择；采用IKSMOTE算法对少数类网络故障样本进行过采样，以平衡多数类和少数类样本数量；根据小波神经网络结构创建一个三层小波神经网络故障诊断模型；使用IGWO对小波神经网络的参数进行优化；得到的最优参数作为小波神经网络的初始值，输入网络故障数据，完成小波神经网络模型的训练。本发明有效降低了数据的采集和存储压力，解决了网络故障数据极端不平衡导致地少数类故障诊断准确率低的问题，提高了诊断模型的局部寻优能力。
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公开(公告)号：CN115865459B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211492575.0
申请日：2022-11-25
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于二次特征提取的网络流量异常检测方法及系统，通过使用双向长短期记忆网络学习网络流量数据之间的特征关系，完成网络流量数据的一次特征提取，并在此基础上，定义一种基于注意力机制的特征重要性权重评估规则，依据特征重要性大小对双向长短期记忆网络生成的特征向量给予相应的权重，完成数据的二次特征提取。最后，提出一种“先总分后细分”的设计思想构建网络流量数据检测模型，实现多分类网络流量数据的异常检测。本发明有效提高了网络流量数据异常检测的准确率、精确率、召回率和F1值，并且该模型并且具有良好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116245736A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310527057.6
申请日：2023-05-11
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种图像块的正交位置编码表示方法及上采样模块实现方法，其中，正交位置编码表示方法包括以下步骤：S1将待渲染的目标超分辨率图像切割成多个超分辨率图像块；S2确定所述超分辨率图像块在相对坐标域中所对应的连续二元函数以及正交位置编码，正交位置编码为：利用傅里叶基分别对所述超分辨率图像块横向和纵向维度的坐标信息进行位置编码，之后将各个维度的位置编码一一相乘，得到一个综合的位置编码向量。本发明解决在任意尺度图像超分辨率中上采样模块的对称性问题：基于隐式神经表示的上采样模块需要通过数据增强来学习图像中的对称性，能够将图像中的对称性先验自然地引入，减小了神经网络训练的难度。
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公开(公告)号：CN116208969A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310221067.7
申请日：2023-03-09
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了基于改进海洋捕食者算法的无线传感器网络覆盖优化方法，针对固定范围的目标网络监测区域，以该目标网络监测区域内传感器节点数量、传感器节点部署位置、以及传感器节点统一的感知半径与传感半径作为输入，以目标网络监测区域的网络覆盖率作为输出，构建基于布尔感知的传感器节点联合感知模型；以当前传感器节点二维部署位置和目标网络监测区域的网络覆盖率为输入，利用海洋捕食者算法结合Tent混沌对步骤S1得到的传感器节点联合感知模型的待优化参数进行优化，获得优化后的最大网络覆盖率及其所对应的最优节点位置部署方案。改进海洋捕食者算法取得的优化效果更好，网络节点分布更均匀，覆盖盲区与节点覆盖冗余现象更少。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112867090B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202110046538.6
申请日：2021-01-14
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种军事作战通信链路选择机制度量方法，包括步骤1：计算直接链路中指挥中心成功接收信息的概率；步骤2：计算中继链路中中继无人机和指挥中心成功接收信息的概率；步骤3：分别计算直接链路和中继链路的平均信息年龄AoI；步骤4：估算并比较当前时刻的直接链路和中继链路的即时信息年龄，进而选择即时年龄较小的链路进行通信。本发明提出一种在军事作战中合理选择通信链路的技术方案，设计相应的信息传输时效性能度量方法，并定量刻画链路时效性能，实现充分、灵活的利用网络设施，保证端到端信息传输的时效性，及时有效地完成信息传输。
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公开(公告)号：CN114006826B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210000659.1
申请日：2022-01-04
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种融合流量特征的网络流量预测方法，具体涉及网络信息工程技术领域，收集并获得预设时间周期范围内的历史网络流量数据，并将所获的历史网络流量数据按照预设时间步长划分为预设数量个子流量序列，分别针对各个流量序列，构建并获得网络流量预测模型，应用网络流量预测模型，对子流量序列所对应的网络流量进行预测，获得网络流量的预测分类标签结果。通过本发明的技术方案将网络流量的自相似特性作为先验知识，将其融入长短记忆神经网络的门控机制中，再结合一维卷积神经网络和注意力机制提取流量序列的时间特征，能够恢复原始数据的特征，赋予模型预测结果的可解释性，从而提高网络流量的预测精度更好的描述网络流量的变化趋势。
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公开(公告)号：CN114152918A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111395678.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本申请涉及一种基于压缩感知的抗间歇式主瓣干扰方法。该方法包括：对间歇式干扰回波信号建模，获得雷达间歇式干扰回波信号模型，利用自适应数字波束形成技术对雷达间歇式干扰回波信号模型中的副瓣干扰进行消除后，建立间歇式干扰稀疏回波信号模型，将求解间歇式干扰稀疏回波信号模型转换为1‑范数规则化的最优化问题，获得转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型，利用快速阈值迭代稀疏重构算法求解对转化后的间歇式干扰稀疏回波信号模型进行求解分析，消除间歇式主瓣干扰信号，输出间歇式主瓣干扰抑制后的目标回波信号。利用快速阈值迭代稀疏重构算法来恢复稀疏信号向量，消除主瓣干扰，提升算法实效性。
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公开(公告)号：CN113852492A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111019800.4
申请日：2021-09-01
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制和图卷积神经网络的网络流量预测方法，首先构建基于注意力机制和图卷积神经网络的AT‑GCN模型；AT‑GCN模型包括两个图卷积层、一个全连接层和一个引入注意力机制的门控递归单元；对原始的网络流量进行数据预处理，得到符合AT‑GCN模型输入的数据序列；将中处理后的网络流量序列输入图卷积层，获取网络流量数据序列的空间特征；将处理后的网络流量序列和得到的空间特征向量输入到门控递归单元中，获取网络流量序列的时间特征；最后经过一个全连接层得到最终的预测结果。本发明将图卷积神经网络和门控递归单元结合起来，分别获取网络流量的时间和空间特征，并且为了提高预测的精度，引入了注意力机制，在时空预测任务中表现很好。
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公开(公告)号：CN113269200A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110822084.7
申请日：2021-07-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于少数类样本空间分布的不平衡数据过采样方法，属于电子、通讯、信息工程类的技术领域。其通过增加过滤噪声预处理、设计新的样本合成方法、构建权重值的计算规则以改善数据集的不平衡性，解决了样本混叠现象导致分类效果不佳的问题，提升了不平衡学习问题的性能。
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