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公开(公告)号：CN108650141A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810488727.7
申请日：2018-05-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种基于车联网连通基的大规模网络通达性模型。考虑车联网网络节点冗余特性，给出了一种车联网网络拓扑结构，即车联网连通基,并利用启发式算法给出了连通基构造方法。从连通基内部结构属性和动态特性出发，结合平滑高斯-半马尔科夫移动模型，证明了车联网大规模网络的连通性和稳定性，给出了车联网通达性理论模型，该理论模型可以对车联网高动态环境下的网络连通性以及稳定性进行准确评估，同时为网络层提供理论支撑，为应用层提供实时数据保障，使得车联网高动态网络环境下保持稳定持久的传输重要信息，例如交通事故信息、实时媒体数据等，具有重要的理论和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN107832353A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201710993388.3
申请日：2017-10-23
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开一种社交媒体平台虚假信息识别方法，其中：虚假信息样本集生成模块使用孪生生成式对抗网络(SGAN：Siamese Generative Adversarial Network)模型来构造并生成大规模的基础虚假信息样本集，然后通过无监督学习和有监督学习相结合的方式对所生成的基础虚假信息样本的虚假等级进行标记。虚假信息离线识别学习模块基于深度学习技术来训练虚假信息的识别并迭代优化深度识别模型的参数。虚假信息在线识别模块首先使用探索-利用策略获取新发布信息中的候选虚假信息集，然后对候选虚假信息集中的信息进行实时虚假识别和评级。与现有技术相比，本发明具有准确度高、泛化能力强以及速度快等优点，能够有效应用于电子商务、医疗健康、网络信息安全以及舆情监控等领域。
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公开(公告)号：CN107729497A
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201710982103.6
申请日：2017-10-20
Applicant: 同济大学
Inventor： 黄震华
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱的词嵌入深度学习方法。训练样本集构造阶段，首先依据语义强度对知识图谱中的实体关系进行划分，然后基于划分后的各实体关系组来产生不同路径长度的训练样本。词嵌入深度学习阶段，通过构造由word2vec编码器、卷积神经网络、门控循环单元网络、softmax分类器以及逻辑回归器等部件组成的三任务深度神经网络结构，然后以前一阶段所产生的训练样本集为输入来迭代优化深度神经网络结构的参数。训练完成后，保留word2vec编码器和卷积神经网络两个部件构成词嵌套编码器。与现有技术相比，本发明具有词嵌入准确度高、泛化能力强以及简单易实现等优点，能够有效应用于大数据分析、电子商务、智能交通、医疗健康以及智能制造等领域。
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公开(公告)号：CN107592212A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710650197.7
申请日：2017-08-02
Applicant: 同济大学
Abstract: 基于流体力学的车联网数据流网络模型的车辆自组织网络容量计算模型构造方法，其特征在于，利用与网络容量相关的网络特性的描述方程，推导出车辆自组网网络容量计算模型。从而可以从理论角度指导车联网应用的设计与运行，为评价网络协议的高效性提供指标。同时也可以让我们更深入地理解车联网的基本性质，改善车联网网络性能，为车联网大规模容量的提高提供了理论基础。
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公开(公告)号：CN107231300A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710323752.5
申请日：2017-05-10
Applicant: 同济大学
IPC: H04L12/703 , H04L12/721
Abstract: 城市道路中基于车辆状态预测的连通性模型的路由方法。基于无基础设施网络的路由方法，步骤1.根据连通性模型给出无基础设施网络路由方法的描述；步骤2.节点转发策略；步骤3.路由恢复策略。步骤4、有基础设施的异构网络的路由方法，步骤4.1.有基础设施的大规模异构网络分块策略；步骤4.2.路口基础设施数据包转发策略。本发明从根本上为城市道路中车联网的大规模异构网络的数据传输给出稳定可靠的解决方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106776729A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611025159.4
申请日：2016-11-18
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2465 , G06F16/288
Abstract: 本发明涉及一种大规模知识图谱路径查询预测器的构造方法，包括以下3个模块：1)路径查询置信度建模；2)路径查询训练样本集生成；3)路径查询预测器构建。路径查询置信度建模模块实现对大规模知识图谱中路径查询的表示、编码以及置信度表示；路径查询训练样本集生成模块针对不同路径长度，产生正训练样本集及其负训练样本集；而路径查询预测器构建模块基于模块1)和2)实现预测目标函数的构建和随机优化。与现有技术相比，本发明具有显著提高路径查询预测的准确度、降低级联误差以及增强泛化能力等优点。
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公开(公告)号：CN104599215A
公开(公告)日：2015-05-06
申请号：CN201310525960.5
申请日：2013-10-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q50/30
CPC classification number: G06Q10/0639 , G06Q50/10
Abstract: 本发明涉及一种面向SOA架构的信息服务普遍信任计算方法，首先提出由个体用户针对信息服务应用的信任计算方法；继而，提出由用户团体在内部形成统一意见后，实施信任度计算的方法；最终，依据个体用户和团体用户两方面的评价，计算得到信息服务应用的普遍信任度。与现有技术相比，本发明对个人用户和团体用户进行了有效区分，所得信任度具备普遍性。
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公开(公告)号：CN103714095A
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201210380730.X
申请日：2012-10-09
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明涉及一种面向模糊数据库的多维轮廓计算数据处理方法，通过等价重构模块、子轮廓优化模块以及模糊数据库模式设计模块实现对多维轮廓计算的数据处理，等价重构模块接收到用户的多维轮廓计算请求后，对该多维轮廓计算进行等价重构，分解为若干个子轮廓计算和若干个轮廓视图分别进行处理，再向用户返回结果。与现有技术相比，本发明具有高效、准确等优点，能够有效应用于城市规划、智能监控、互联网舆情监测和数建模等领域。
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公开(公告)号：CN107240028B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201710303329.9
申请日：2017-05-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 针对目前关于复杂网络演化中重叠社区发现的研究并没有考虑节点个体的动态演化、不均匀活跃度分布和多尺度性(Multi‐scaling)，使得重叠社区不能同时有较高的NMI(NMI，Normalized Mutual Information)和F‐score值等问题，本发明公开一种复杂网络中基于节点活跃度的非对称社团扩展的重叠社区发现及预测方法。首先，定义节点活跃度，将节点活跃度用于重叠社区扩展的目标函数；然后，社区扩展及使用最大社团作为扩展种子；最后，给出基于节点活跃度的非对称社团扩展算法。本发明从根本上提升了复杂网络中的重叠社区的检测准确率，并且对未来重叠社区具有较好的预测能力。
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