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公开(公告)号：CN109739926B
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN201910021405.6
申请日：2019-01-09
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的移动对象目的地预测方法，包括：引入参数化最小描述长度策略(PMDL)对原始轨迹进行最优分段表示，削弱相似轨迹之间的差异程度，增强不相似轨迹各自的重要特征；提出轨迹像素化表示方法(PRT)，将一维轨迹序列转化为二维像素图像；从轨迹图像中截取重要特征部位输入卷积神经网络(CNN)模型，进行特征提取和目的地预测。本发明的优点是：将一维轨迹序列转换为二维像素图像，通过挖掘轨迹图像的空间特征来确定目的地坐标；本发明针对目的地预测中常见的，但在很多传统方法中不能解决的“数据稀疏问题”提出了一种有效的解决方法，实现了高准确率的目的地预测。
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公开(公告)号：CN112560084A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011426209.6
申请日：2020-12-11
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公开了基于R树的差分隐私轨迹保护方法，包括：基于R树索引结构提出轨迹相似树结构，实现对轨迹数据的空间存储、查询处理；结合差分隐私技术构建DP‑轨迹相似树，对节点中的移动对象统计值添加噪音，抵御背景知识攻击，实现保护数据隐私的目的；对于轨迹数据中存在的其他推理攻击问题，在构建DP‑轨迹相似树时，通过差分隐私对轨迹中的其他数据添加拉普拉斯噪音，进而抵御攻击；对于添加的拉普拉斯噪音会导致轨迹相似树上的噪音数据结果存在不一致的情况，对算法进行一致性处理。本发明的优点是：基于R树索引结构提出了一种新型的轨迹相似树结构，该结构可以保留轨迹的时空特性并实现轨迹的高效检索。在轨迹相似树结构基础上，提出了满足差分隐私的轨迹数据保护方法。根据轨迹的语义信息，利用差分隐私抵御信息推理攻击。
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公开(公告)号：CN110727958A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910975894.9
申请日：2019-10-15
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F21/62
Abstract: 本发明公开了一种基于前缀树的差分隐私轨迹数据保护方法，在前缀树的基础上提出了满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构，考虑到轨迹具有时空特性，前缀树的节点中存放的是轨迹段；为了降低轨迹数据处理的时空复杂度，在DML原理的基础上结合Dijkstra方法，寻找轨迹的最佳分段；利用马尔科夫链限制添加到轨迹段前缀树中的噪音大小；运用差分隐私技术对轨迹段中的其它敏感数据添加噪音。本发明的优点是：针对轨迹具有时空性的特点和快速检索轨迹的要求，满足差分隐私的噪音轨迹段前缀树结构。寻找最佳轨迹分段，降低了轨迹数据处理的时空复杂度。限制添加的噪音大小，提高了数据的可用性。给出了其它敏感信息攻击的抵御方式。
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公开(公告)号：CN105929216A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610223421.X
申请日：2016-04-08
Applicant: 南京航空航天大学
CPC classification number: G01R19/0092 , G06K9/6267
Abstract: 本发明公开了一种卫星电源主母线电流区间预测方法，该方法基于优化的核极限学习机训练的预测模型，利用比例系数法确定预测区间，其中比例系数法的参数由差分进化算法进行优化，具体过程包括：卫星电源主母线电流数据预处理，去除噪声数据并获取归一化数据；采用差分进化算法优化核极限学习机参数；使用优化的核极限学习机建立初始预测模型；给定评估预测区间质量的综合指标，采用比例系数法确定预测区间，评估预测区间满意度；最后，利用差分进化算法优化区间预测比例系数，获得最优的卫星电源主母线电流预测区间。本发明的优点是：针对复杂的卫星电源主母线电流数据，给出了一种卫星电源主母线电流区间预测方法，该方法预测精度更高，效果更好。
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公开(公告)号：CN103995966A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410211811.6
申请日：2014-05-19
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于遥测大数据的在轨运行卫星局部性能退化分析方法，其特征在于它包括具体步骤：按照遥测大数据的在轨运行卫星局部性能退化分析过程的需要，对原数据预处理，确定关键参数；对每个遥测关键参数序列按时间提取状态特征序列，并将每个关键参数状态特征序列值规约到区间中，最终组成局部状态特征向量集；选取在轨运行卫星健康情况下状态特征向量集并对其建模，得到在轨运行卫星局部健康的状态模型；对待测数据集提取特征向量并组成待测特征向量集；再利用上述的状态模型，计算出在轨运行卫星局部性能退化度。本发明基于卫星遥测大数据，可透视卫星性能的整体变化，从而解决大数据情况下的遥测数据量大、信息复杂和分析难度高等问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102360455B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110322268.3
申请日：2011-10-21
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06N3/08
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种基于专家知识和神经网络的太阳翼展开可靠性评估方法，包括：根据专家知识建立太阳翼展开可靠性综合评价指标体系；采用层次分析法来综合多位专家的知识，得到评价指标体系的权向量；将专家知识加入到太阳翼展开可靠性神经网络建模的网络训练过程，通过多位专家对原始试验数据的评价，使试验数据融入了专家知识，并统一了各评价标准的量纲。本发明将专家知识与神经网络方法相结合，充分利用历史试验数据，克服了以往因试验次数少以及单纯依赖个别专家知识而导致的评价结果不确定性高、可信度低的问题。
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公开(公告)号：CN101763516A
公开(公告)日：2010-06-30
申请号：CN201010017933.3
申请日：2010-01-15
Applicant: 南京航空航天大学
Abstract: 本发明公布了一种基于拟合函数的文字识别方法。本发明方法对构成待识别的文字的线条进行拟合，将文字转化为多个多项式函数来描述，然后通过分析拟合函数与模板库的标准函数的相似度，取出相似度最高的模板作为识别结果。本发明不仅能够识别汉字，还能够识别数字、字母和一些特殊的符号，且具有较高的执行效率和准确率。
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公开(公告)号：CN119312889A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411339929.7
申请日：2024-09-21
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06N5/022 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种面向时序知识图谱补全的四元组建模方法。首先，设计了一个信息交流模块，用来实现实体、关系和时间戳位于不同空间下的信息交换。在此基础上，分别构建了上下文消歧模块和邻域关系注意模块，上下文消歧模块用于在多语义实体或关系中学习与当前四元组相匹配的无歧义特征表示；邻域关系注意模块用于充分挖掘四元组的邻域信息，结合上下文消歧模块中的关系无歧义特征表示，生成融合邻域信息的关系全局特征表示。然后，使用多个信息交流模块进行堆叠，在四元组实体、关系和时间戳间进行充分的信息交换。最后，引入四阶张量分解解码器，对实体、关系与时间戳信息进行解码，输出待补全的实体。本发明的优点是：首先，把实体、关系和时间戳信息视为同等重要，这使得时间戳信息得到了充分的表达。其次，该方法解决了实体和关系的多义性消歧问题。最后，将邻域信息融入时序知识图谱四元组的建模中，提升了时序知识图谱补全的性能。
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公开(公告)号：CN114036211B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202111370925.1
申请日：2021-11-18
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/22
Abstract: 本发明公开了一种基于网格划分的轨迹频繁模式挖掘方法及系统，包括采用正方形网格划分方式对目标平面区域进行网格划分，得到多个正方形网格单元；基于最短垂线段距离的隶属度衡量方式，确定每个正方形网格单元的确定区域和不确定区域；根据每个正方形网格单元的确定区域和不确定区域，采用基于网格单元区域划分的轨迹序列转换算法，将每一条移动对象轨迹序列转换为一条或者多条正方形网格单元索引序列，进而确定每一条移动对象轨迹序列对应的正方形网格单元索引序列集合；基于网格划分的轨迹频繁模式挖掘算法对正方形网格单元索引序列集合进行处理，挖掘出具有相同模式的移动对象轨迹序列。本发明能够能够解决网格划分下轨迹转换问题。
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公开(公告)号：CN113063419B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202110093069.3
申请日：2021-01-25
Applicant: 南京航空航天大学
IPC: G01C21/20 , G06N3/006 , G06Q10/047
Abstract: 本发明涉及一种无人机路径规划方法及系统，主要依赖于仿生优化技术来实现一种环形结构的全局邻域学习方法。基于仿花授粉算法的全局更新方程其采用服从Lèvy分布的更新方式促进种群收敛，具有强烈的震荡性会影响算法收敛速度，通过利用相关数学理论验证并分析其收敛过程，提出新的全局更新方程；为增加种群多样性设计全局邻域学习方法，并将该方法集成到改进的仿花授粉算法框架中，实现了更加平滑稳定的无人机飞行路径规划。
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