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公开(公告)号：CN113114631A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110302035.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质，通过根据节点的直接信任和间接信任，计算所述节点的短期信任度，再获取长期信任度的计算参数，并根据所述计算参数和所述短期信任度，计算所述节点的长期信任度，然后获取所述节点的信任度评价差异参数，并根据所述差异参数和所述长期信任度，计算所述节点的反馈信任度，最后根据所述短期信任度、所述长期信任度和所述反馈信任度，按照预设的综合信任度计算方法，计算节点的综合信任度，以对所述节点的信任度进行评价。采用本发明实施例，能够通过综合短期信任度、长期信任度和反馈信任度这三个信任度来对节点的信任度进行评价，从而进一步保障物联网的安全。
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公开(公告)号：CN112543339A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011432932.5
申请日：2020-12-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于残差重构的视频仿真方法及装置，方法包括：基于初始采样间隔，通过稀疏表示算法对待处理视频进行解码，分别得到采样前视频帧、采样后视频帧和采样时刻视频帧；进行矢量化处理；计算采样时刻测量矢量的预测值，并得到对应的自适应采样间隔；基于初始采样间隔、自适应采样间隔对采样时刻测量矢量进行重构；对重构后的采样时刻测量矢量进行解码，得到自适应采样时刻视频帧；以解码后得到的自适应采样时刻视频帧进行仿真输出。本发明实施例提供的基于残差重构的视频仿真方法及装置，通过基于残差重构的特定算法，使得视频仿真能够根据实时图像调整不同的采样间隔，提升了视频仿真的效果，推进了仿真采样的智能化进程。
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公开(公告)号：CN112068504A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010671722.5
申请日：2020-07-13
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种制造过程智能化处理方法及装置。所述制造过程智能化处理方法，包括：根据制造过程所包含的单元体设计多个智能体；其中，所述智能体包括系统管理智能体、接口智能体、车间控制智能体和设备智能体；构建多智能体分布式控制模型；其中，所述多智能体分布式控制模型分为第一控制层和第二控制层，所述第一控制层包括所述系统管理智能体和所述接口智能体，所述第二控制层包括所述车间控制智能体和所述设备智能体；基于DS_MADDPG强化学习算法，对所述多智能体分布式控制模型的控制策略进行整体协调。本发明能够在制造过程中协同控制多个智能体，满足变批量多品种的生产需求。
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公开(公告)号：CN113114631B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202110302035.0
申请日：2021-03-22
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种物联网节点的信任度评价方法、装置、设备及介质，通过根据节点的直接信任和间接信任，计算所述节点的短期信任度，再获取长期信任度的计算参数，并根据所述计算参数和所述短期信任度，计算所述节点的长期信任度，然后获取所述节点的信任度评价差异参数，并根据所述差异参数和所述长期信任度，计算所述节点的反馈信任度，最后根据所述短期信任度、所述长期信任度和所述反馈信任度，按照预设的综合信任度计算方法，计算节点的综合信任度，以对所述节点的信任度进行评价。采用本发明实施例，能够通过综合短期信任度、长期信任度和反馈信任度这三个信任度来对节点的信任度进行评价，从而进一步保障物联网的安全。
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公开(公告)号：CN112543339B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011432932.5
申请日：2020-12-09
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于残差重构的视频仿真方法及装置，方法包括：基于初始采样间隔，通过稀疏表示算法对待处理视频进行解码，分别得到采样前视频帧、采样后视频帧和采样时刻视频帧；进行矢量化处理；计算采样时刻测量矢量的预测值，并得到对应的自适应采样间隔；基于初始采样间隔、自适应采样间隔对采样时刻测量矢量进行重构；对重构后的采样时刻测量矢量进行解码，得到自适应采样时刻视频帧；以解码后得到的自适应采样时刻视频帧进行仿真输出。本发明实施例提供的基于残差重构的视频仿真方法及装置，通过基于残差重构的特定算法，使得视频仿真能够根据实时图像调整不同的采样间隔，提升了视频仿真的效果，推进了仿真采样的智能化进程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110855474B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN201911000458.6
申请日：2019-10-21
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司
IPC: H04L41/5009 , H04L41/50 , H04L41/147 , H04L41/14 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种KQI数据的网络特征提取方法、装置、设备及存储介质，该方法通过对采集到的网络的KQI数据进行归一化处理并按照时间顺序进行排序；从排序后的KQI数据中截取出在当前时刻前的设定时间长度内的样本数据；根据样本数据，通过预先建立的网络特征提取模型，获得KQI数据对应的网络特征；网络特征提取模型包括用于抽取样本数据的空间维度上的具有第一维数的第一特征向量的CNN模型、用于抽取样本数据的时间维度上的的具有第二维数的第二特征向量的LSTM模型，用于融合第一特征向量和第二特征向量的注意力机制模型对；本发明充分考虑了网路特征多维数据的空间关系和时间维度的延续关系，全面提取KQI数据的网络特征，解决特征识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN114529010A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210109610.X
申请日：2022-01-28
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 华南理工大学 , 广东工业大学
Abstract: 本发明公开一种机器人自主学习方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于预先构建的虚拟环境，获取由虚拟环境自动生成的环境参数；根据环境参数，通过深度学习模型生成训练数据；根据训练数据，采用分层强化学习框架生成至少一个机器人技能；根据待执行任务确定机器人的状态空间，基于状态空间，采用变分推理方法预测待执行任务的潜在技能向量，潜在技能向量与至少一个机器人技能中的其中一个机器人技能具有一一对应的关系；根据机器人技能和潜在技能向量，采用强化学习算法获得用于完成待执行任务的机器人控制策略。本发明在面对不同类型的任务时，无需重复针对不同类型的任务对机器人进行技能训练，提高了机器人进行自主学习的泛化性。
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公开(公告)号：CN114528758A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210106265.4
申请日：2022-01-28
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广东工业大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式模型预测方法，通过构建不同神经元分布的局部模型，并采用分布不同的数据训练构建的局部模型；采用联合概率神经匹配对不同的局部模型的相似神经元进行匹配，采用惩罚函数筛选神经元；根据筛选后的神经元构建全局模型，确定全局模型神经元的参数；采用预设的训练集，利用贝叶斯深度学习完成全局模型的参数分布的估计；根据参数分布的估计完成全局模型的预测过程。对全局模型的参数采用概率分布来估计，提高参数的稳定性，从而提高模型训练的收敛速度，提高模型预测速度。
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公开(公告)号：CN114519417A
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202210067014.X
申请日：2022-01-20
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 广东工业大学
Abstract: 本发明提供了一种边缘设备的模型训练方法、装置、设备及介质，所述方法包括：基于改进的烟花算法，选定一组最优的客户端，并将模型参数发送至该组中的每一客户端，以使每一所述客户端根据对应的模型参数对该客户端对应的局部模型进行训练；获取客户端发送的训练完成的局部模型及其对应的模型参数，并将局部模型及其对应的参数进行聚合得到训练完成的全局模型；当判断到不满足第一预设迭代终止条件时，返回至上述客户端训练步骤。采用本发明实施例，能够基于改进的烟花算法，在每次训练时，对参与训练的客户端组合进行择优选择，并通过拆分的方法将云平台服务器端的全局模型拆分成多个局部模型，实现了在有限的边缘网络中对大型模型的高效训练。
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公开(公告)号：CN113162923A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110386728.2
申请日：2021-04-12
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于用户行为的用户可信度评估方法、装置及存储介质，所述方法包括：获取用户与云计算服务交互过程中的信任属性信息，并计算所述用户在交互过程中的初始信任度；其中，信任属性信息包括安全信任属性信息、可靠信任属性信息和性能信任属性信息；跟踪用户的当前行为路径，并对当前行为路径与用户的频繁行为路径进行相似度计算，得到可信度系数；对初始信任度与可信度系数进行相乘运算，得到单次用户与云计算服务交互过程中的信任度；将所述单次用户与云计算服务交互过程中的信任度与时间衰减因子相结合进行计算，得到用户的综合可信度。本发明能够实现基于用户交互行为的用户身份可信度评估，同时还能提高用户可信度评估的准确性。
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