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公开(公告)号：CN102790762A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210202701.4
申请日：2012-06-18
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于URL分类的钓鱼网站检测方法，首先对URL特征进行建模，针对特征中的域名模仿现象，本发明提出了一种利用动态规划思想对可疑域名和受保护域名进行相似度计算的方法，为收集钓鱼URL高频可疑字符特征，本发明提出了一种基于广义后缀树的可疑字符提取算法，之后在特征建模基础上利用支持向量机（SVM）算法对实验训练集进行了分类训练，训练结果得到SVM分类模型，用于对待检测URL进行分类，检测钓鱼网站的服务器根据特定的在线增量学习策略对当前SVM分类模型进行升级。
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公开(公告)号：CN118295531A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410416886.1
申请日：2024-04-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F3/01 , G06F3/0489 , G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种可穿戴设备上基于振动感知的单手手指键盘映射输入方法，是一个单手可用的输入界面。具体来说，将一个手掌的12个指节映射成T9键盘，通过同侧手的大拇指点击的方式输入字符。整个输入过程分为注册和使用两个阶段。注册阶段预先收集训练数据，经过滑动窗口切分后，使用变分模态分解算法对信号进行分频，作为训练集输入到卷积神经网络训练。在训练过程中使用自动化数据增强方法提高分类效果和模型稳健性。使用阶段分为预启动和识别两部分，系统预启动时先收集少量数据，经过切分和分频后作为训练集来微调注册阶段预训练好的模型；识别过程为使用者根据键盘映射输入字符，系统使用微调好的模型识别出相应的字符显示在设备屏幕上。
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公开(公告)号：CN114449444B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202210103377.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于WiFi‑BLE信号被动嗅探的跨智能可携带设备关联方法，实现对用户同时携带的WiFi和BLE两类设备进行关联，步骤如下：(1)WiFi‑BLE双信号嗅探：(2)基于多级滤波的信号处理：(3)基于动态时间规整的设备关联：对BLE设备信号强度值序列进行随机重采样，使得不同BLE设备信号采样率相近，再分别对WiFi和BLE两类信号强度值序列进行中心化处理，利用动态时间规整法计算两类设备信号强度值序列的距离，并比较两类序列的距离得出关联结果。本发明基于用户随身携带两类设备的习惯，通过对移动智能终端产生的WiFi信号和智能穿戴设备产生的BLE信号进行分析，抽取出两类信号动态变化相似性的特征，从而可以准确地关联移动智能终端和智能穿戴设备。
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公开(公告)号：CN116883229A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310892762.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06T1/40 , G06N3/084 , G06V10/82 , G06V10/94 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供了一种异构GPU集群中加速神经网络训练的流水线并行方法，核心机制主要包含三个部分，分别是深度学习模型刻画、同构GPU模型划分及任务放置与异构GPU模型划分及任务放置。本发明首先针对深度学习应用在GPU训练过程中的资源需求，刻画出使用不同类型的GPU时训练过程中计算量、中间结果通信数量、参数同步量等相应指标，并将其作为模型划分与任务放置的输入。然后根据模型刻画结果和GPU集群的环境，设计基于动态规划的划分算法，实现异构GPU和异构带宽感知的流水线混合并行模型划分与任务放置，目的是最小化划分之后各阶段任务执行时间的最大值，以确保负载均衡，实现深度神经网络的高效分布式训练。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112131490B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010989380.1
申请日：2020-09-18
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/36 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种知识图谱驱动下区域敏感的兴趣点推荐方法。给定用户和用户所处的地理位置以及用户的历史访问记录，兴趣点推荐希望寻找到用户将来最有可能访问的k个兴趣点。本发明以知识图谱作为辅助手段，其节点包含实体节点和属性节点，边表示实体与实体、实体与属性的关系。知识图谱可以串联各类兴趣点实体的关系，同时有效表征地理空间关系。基于知识图谱学习兴趣点类型特征和属性特征，并用L维向量表示。然后根据兴趣点地理位置关系定义区域范围以表征区域环境特征，结合兴趣点特征描述地理影响，共同进行兴趣点推荐。最后，使用基于知识图谱的位置兴趣点推荐算法进一步筛选候选结果，将得分最高的k个兴趣点作为结果返回给用户。
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公开(公告)号：CN112068596B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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公开(公告)号：CN114449444A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210103377.4
申请日：2022-01-27
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明提供一种基于WiFi‑BLE信号被动嗅探的跨智能可携带设备关联方法，实现对用户同时携带的WiFi和BLE两类设备进行关联，步骤如下：(1)WiFi‑BLE双信号嗅探：(2)基于多级滤波的信号处理：(3)基于动态时间规整的设备关联：对BLE设备信号强度值序列进行随机重采样，使得不同BLE设备信号采样率相近，再分别对WiFi和BLE两类信号强度值序列进行中心化处理，利用动态时间规整法计算两类设备信号强度值序列的距离，并比较两类序列的距离得出关联结果。本发明基于用户随身携带两类设备的习惯，通过对移动智能终端产生的WiFi信号和智能穿戴设备产生的BLE信号进行分析，抽取出两类信号动态变化相似性的特征，从而可以准确地关联移动智能终端和智能穿戴设备。
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公开(公告)号：CN113361788A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110668528.6
申请日：2021-06-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/9537
Abstract: 本发明公开了一种城市环境下面向多类型服务需求的路径规划方法。本发明预先按照网格划分城市区域，按照路径相通关系，将各个区域连接，建模成一张图。将路径规划问题建模成：在用户指定起点终点与所需的多种服务类型之后，在多类型节点图上的路径查找问题。路径规划求解分为两阶段：一是POI需求优先的反向标记，二是基于动态边界的正向搜索。通过正反两次搜索，快速找到一条能够满足用户按序访问指定类型地点的需求的路径。
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公开(公告)号：CN112068596A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202011016447.X
申请日：2020-09-24
Applicant: 东南大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种面向无线传感网数据采集的无人机能耗最优飞行控制方法，本发明的方法包括三个部分，分别是预处理场景信息、确定传感器采集顺序、确定无人机飞行轨迹和飞行速度。本发明首先针对传感器和场景信息进行初始化；然后通过在初始点与目的地之间添加一条虚拟路径，以总路径长度最短为目标迭代搜索哈密顿回路，从而确定传感器采集顺序；最后将场景地图栅格化，利用无人机采集过程中所在格点的能耗转移关系进行递推，辅以剪枝策略，最终确定无人机能耗最优的飞行轨迹和飞行速度。
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