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公开(公告)号：CN102305635A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110225420.6
申请日：2011-08-08
Applicant: 东南大学
IPC: G01C25/00
Abstract: 本发明提供的是一种光纤捷联罗经系统的对准方法。步骤包括：根据基于双积分重力矢量的并行解析粗对准算法，利用光纤捷联罗经系统采集的光纤陀螺和石英加速度计数据，以及地球自转角速率、重力加速度、纬度等信息，完成光纤捷联罗经系统的粗对准；根据基于比力的精对准方法，建立以失准角为系统状态，以比力信息为系统量测的光纤捷联罗经系统精对准的卡尔曼滤波模型；利用滤波估计的失准角信息闭环修正姿态矩阵，完成光纤捷联罗经系统的精对准。本发明的方法具有如下优点：(1)粗对准算法通过重力矢量的双积分运算和并行融合运算，对系统随机误差进行了平滑抑制，提高了粗对准的精度和可靠性，(2)精对准算法的滤波模型简单。
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公开(公告)号：CN119544259A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411444901.X
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/00 , H04L67/104 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06F21/32 , G06F21/64 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种云平台数据安全风险预测方法、系统及存储介质，涉及数据安全技术领域，包括：获取云平台的至少一个数据存储节点和至少一个数据存储路径；获取数据存储节点的数据重要等级；对云平台的数据进行备份，备份数据存储在区块链中；得到至少一个网络攻击类别，计算得出网络攻击类别的占比；计算得出网络攻击类别对云平台攻击的平均影响因子；计算得出至少一个网络攻击对云平台攻击的总体影响因子；使用总体影响因子作为云平台数据安全风险预测等级。通过设置安全分类模块、异常获取模块、因子计算模块和风险预测模块，考虑到各种网络攻击的不同情况及对数据影响的不同，得到的预测结果具有较高的参考价值。
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公开(公告)号：CN119537070A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411447065.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 东南大学
IPC: G06F11/07 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种云平台大规模主机故障的处理方法及系统，包括：获取所有历史主机分析原始数据，并对所有历史主机分析原始数据进行特征提取。基于对主机中的海量历史分析数据及最终的分析结果进行综合总计分析，最终分析为存有主机故障种类的所有历史分析特征数据中出现的分析特征作为与主机故障种类相关的若干个分析特征，同时计算主机故障种类与分析特征之间的相关权重，依次作为后续分析时，进行匹配度计算的数据基础，进而实现对于海量分析数据的有效复用，提高推荐分析手段时的精准度，可有效的降低对于工作人员分析经验的积累需求，实现海量分析数据的有效复用，保证主机故障分析时可以进行推荐最佳的检修手段。
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公开(公告)号：CN119179934A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411682757.3
申请日：2024-11-22
Applicant: 东南大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类构图的图卷积神经网络协议分类方法，涉及于网络安全和机器学习领域，所述方法包括以下步骤：从收集到的网络协议数据中筛选出关键字段；优化传统谱聚类构图算法，对筛选出的数据进行聚类，将数据处理成适合图神经网络的图结构形式；利用谱聚类得到的图结构作为图卷积神经网络的输入，提出S‑GCN模型，采用随机初始化的三层GCN进行建模，对节点三阶邻域进行卷积，在最后一层通过对节点特征聚合来实现网络协议分类。实验证明本发明的方法在分类结果上有较高的准确率，S‑GCN中图结构的优劣直接影响到分类结果，同时证明了本发明图结构的高效性。
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公开(公告)号：CN113992770B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111270116.3
申请日：2021-10-29
Applicant: 东南大学
IPC: H04L69/24 , H04L67/10 , H04L67/568 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于策略的联邦强化学习的协作缓存方法，包括：1、初始化缓存边缘雾网络中节点的本地缓存内容，初始化全局模型训练周期和模型权重参数并分发给每个节点的本地模型；2、每一个缓存节点分享自身的缓存内容状态信息给邻近的缓存节点和云端服务器；3、根据每个时隙内接收到的用户请求信息，缓存节点会在本地缓存，临近节点缓存和云端服务器之间做出决策应答用户请求；4、计算缓存命中率和用户的内容请求延迟；5、缓存节点根据本地内容缓存状态和用户的内容请求信息，更新本地缓存内容和训练模型参数。6、对各节点的训练模型权重参数进行联合更新。本发明降低用户请求延迟，保护用户隐私。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111304171B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202010090487.2
申请日：2020-02-13
Applicant: 东南大学
IPC: C12N5/10 , C12N15/867 , C12N15/113 , A61K31/7105 , A61P25/24
Abstract: 本发明公开了一种烟碱乙酰胆碱受体靶向性的过表达circDYM的外泌体的制备方法：使用DMEM高糖培养基培养HEK 293T细胞，采用pcDNA GNSTM‑3‑RVG‑10‑Lamp2b‑HA质粒和circDYM‑GFP‑LVs慢病毒转染HEK 293T细胞；收集细胞上清，通过梯度离心的方法依次离心去除漂浮细胞、死细胞、细胞碎片；将所获沉淀重悬，得到烟碱乙酰胆碱受体靶向性的过表达circDYM的神经干细胞外泌体。本发明制备得到的具有烟碱乙酰胆碱受体靶向性的过表达circDYM外泌体，其能够有效通过血脑屏障靶向大脑，显著减少抑郁症模型小鼠的抑郁样行为，具有抗抑郁效果，有望
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公开(公告)号：CN116723547A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310750456.9
申请日：2023-06-25
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种雾无线接入网中基于本地化联邦强化学习的协作缓存方法，包括：1、根据全局内容流行度来初始化雾无线接入网中点F‑AP的本地缓存内容和本地训练周期步长，联邦训练周期，联邦学习聚合参数，各F‑AP初始化模型参数，其中模型采用DDPG，联邦学习框架采用本地化联邦学习；2、云服务器下发全局模型的网络参数；3、各F‑AP受到内容请求，并向DDPG输入系统缓存状态，执行缓存决策4、计算缓存命中率和用户的内容请求延迟；5、各F‑AP计算内容延迟期望，获取奖励值。6、各F‑AP训练本地DDPG模型参数，同时训练本地化模型参数。7、各F‑AP完成本地训练周期上传模型参数至云服务器进行参数聚合。
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公开(公告)号：CN116248251A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310441263.5
申请日：2023-04-23
Applicant: 东南大学
IPC: H04L9/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于同态加密的安全卷积神经网络及其使用方法，包括基于同态加密的安全卷积模块、基于同态加密的安全池化模块、基于差分隐私的安全激活模块和基于同态加密的安全全连接模块，通过设计同态加密条件下的高效的卷积运算、池化运算、激活运算、全连接运算等构建安全的卷积神经网络方法，协同服务器和用户完成卷积神经网络运算，将服务器无法进行的无参逻辑运算交给用户运算，使用同态加密的SIMD特性提高运算效率，配合密文旋转和差分隐私算法有效保护计算过程中的各方隐私，在保证推理精度不变的情况下降低通信量、提升计算效率。
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公开(公告)号：CN108510441B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810224544.4
申请日：2018-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于交错网格的影像多分辨率显示方法，利用交错网格的方式，在传统影像瓦片金字塔的基础上建立了三类交错网格影像瓦片金字塔，并根据实际显示情况选择相应的影像瓦片金字塔进行加载显示；主要包括以下几个步骤：设计影像金字塔层级和瓦片尺寸；制作原始影像的高斯金字塔；建立传统影像瓦片金字塔；使用交错网格法建立交错网格影像瓦片金字塔；计算选择影像金字塔类型索引及瓦片行列号；根据瓦片类型索引和行列号加载相应瓦片进行显示。相比于现有的显示方法，本方法减少了系统的内存开销，提高了影像加载速度，而且控制屏幕加载的瓦片数不超过四张，保证了内存使用量的稳定。
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公开(公告)号：CN110296687B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910495518.X
申请日：2019-06-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于定点视频监控中预置点最优布设的目标定位方法，包括如下步骤：S1：确定出监控场地中监控设备在每个监控圈中所对应的垂直倾角；S2：根据监控圈的垂直视场角和水平视场角，获取每个监控圈视场所对应的地面面积，确定出监控场地中每个监控圈中所有的监控预置点；S3：将每个监控预置点对应的垂直视场角、水平视场角和垂直倾角进行编号，并存储在预置点信息库中；S4：通过预置点信息库，确定出监控目标在监控场地中的具体位置。本发明解决了利用定点监控系统获取待测图像时预置点人工布设复杂、困难的问题，确定了目标相对摄像机的位置，提高了在检测后人工核对目标的效率，实现了定点视频监控的闭环检测。
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