公开(公告)号：CN119167226A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411181396.4

申请日：2024-08-27

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  周文强 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: G06F18/2431 ,  G06F18/2415 ,  G06F18/15 ,  G06F21/55 ,  G06F21/57 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于AC‑GAN和动态概率调度的可靠联邦学习方法及系统，可以抵御标签噪声、非独立同分布数据和中毒攻击对全局模型性能的消极影响，包括两个阶段：数据预处理阶段，服务器在小基准数据集上训练一个AC‑GAN模型并部署在用户端，用户借助AC‑GAN模型实施数据清洗和数据增强，从而实现噪声标签矫正同时缓解非独立同分布数据的影响；攻击检测阶段，参数服务器构建用户选择概率模型，基于动态概率调度策略过滤恶意用户。为防止用户模型信息泄露和半诚实的服务器推测用户信息，利用CKKS同态加密方案对模型参数进行加密，并采用双服务器架构。本发明克服了标签噪声、非独立同分布数据和中毒攻击对模型性能的影响。

公开(公告)号：CN119150283A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411000149.X

申请日：2024-07-24

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  王晨 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  张二磊 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: G06F21/56 ,  G06Q10/0635 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q30/0201

Abstract: 本发明属于人工智能技术领域，公开了一种非独立同分布场景下应对恶意攻击的联邦学习方法及系统，设计了一个基于边际贡献的用户贡献度模型和一个基于秩和比的用户可信度模型。本发明采用进化聚类的概念，利用本轮各用户的贡献度和前一轮计算的用户可信度来计算本轮所有用户的评分，并在此基础上利用贪心算法的思想选择参与聚合的用户逐个加入用户聚合模型的集合。同时，本发明将在服务器端维护一个根数据集，并将利用根数据集训练的服务器模型作为每轮的初始聚合模型。在非独立同分布场景下，本发明在两个具有不同比例恶意用户的公共数据集上评估了本算法的性能。大量的实验结果表明，本发明的算法在测试集上的准确度优于各种基线算法。

公开(公告)号：CN118333056A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410434428.0

申请日：2024-04-11

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张宏鸣 ,  齐梓均 ,  赵春江 ,  吴华瑞 ,  李书琴 ,  朱华吉 ,  牛当当 ,  宋荣杰 ,  朱珊娜 ,  吕志明 ,  黄小星 ,  冯明晨 ,  潘丽鹏 ,  吴丹阳

IPC: G06F40/295 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/082 ,  G06N3/047

Abstract: 本发明提供了一种考虑双维信息的中文猕猴桃文本命名实体识别方法，双维信息为水平维度文本信息与垂直维度文本信息，包括：步骤1，构建中文猕猴桃文本数据集；步骤2，中文猕猴桃文本矢量化；步骤3，通过CoordKIWINER模块增强字符矢量文本信息；步骤4，使用PruneBi‑LSTM网络对中文猕猴桃文本进行序列编码；步骤5，使用条件随机场，对语句特征矢量H进行译码，得到输入的特征张量X最终的输出序列Y*。本发明创造性地设计了CoordKIWINER与PruneBi‑LSTM两个模块，有效解决了中文猕猴桃文本双维度信息未被利用这一问题，进一步提升了针对猕猴桃文本命名实体识别的准确率，并在自建领域数据集上取得了最优的效果。

公开(公告)号：CN117911764A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410041108.9

申请日：2024-01-11

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 李茵 ,  张宏鸣 ,  黄铝文 ,  吕扬

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请公开了一种马铃薯叶片病害识别方法及系统，涉及图形识别技术领域。其中方法包括：建立识别模型，并将识别模型部署在服务器上，识别模型采用ResNet152模型；获取待识别马铃薯叶片图像；通过网络将待识别马铃薯叶片图像上传至服务器；利用识别模型对待识别马铃薯叶片图像进行识别，获得病害类型；查询与病害类型对应的防治建议；展示病害类型和防治建议。本申请将深度学习技术应用到了马铃薯叶片病害的快速识别上，利用ResNet152模型实现了可视化的马铃薯叶片病害识别操作界面，农户可以拍摄具体的马铃薯病害叶片，通过本申请的可视化界面进行在线识别并提供准确的防治建议。

公开(公告)号：CN117675601A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311477762.6

申请日：2023-11-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙朋朋 ,  王天本 ,  张宏鸣 ,  郑泽栋 ,  李尧 ,  黄鑫钰

IPC: H04L41/14 ,  H04L41/12 ,  G06F16/901

Abstract: 本发明提供了一种相互依赖网络跨域连锁故障源节点识别方法，包括：步骤一，将相互依赖网络分解为相互依赖功能子图集合；步骤二，评估一个资源供给节点与一个资源需求节点之间的加权距离最短控制环的功能；步骤三，评估一个相互依赖功能子图的功能；步骤四，评估一个相互依赖网络的功能；步骤五，评估资源供给节点与非资源供给节点的关键度并降序排列。本发明的相互依赖功能子图更加符合资源传输的实际情况，本发明的识别方法避免了基于极大连通子图、基于极大效能子图以及现有基于相互依赖功能子图的识别方法准确度低的问题，能够以更加低的成本预防相互依赖网络中跨域连锁故障的发生。

公开(公告)号：CN117649699A

公开(公告)日：2024-03-05

申请号：CN202311437895.0

申请日：2023-10-31

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 张宏鸣 ,  武杰 ,  韩亚敏 ,  蔡明宇 ,  黄铝文 ,  蒲攀 ,  李斌 ,  昝林森 ,  王洪宝 ,  黄小星 ,  赵乾坤

IPC: G06V40/20 ,  G06V20/40 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供了一种基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，包括：步骤S1，构建肉牛异常行为时序定位数据集：步骤S2，提取肉牛异常行为视频特征：步骤S3，实现肉牛异常行为时序定位方法：步骤S4，利用中心点‑始末时刻偏移损失函数和焦点损失函数训练肉牛异常行为时序定位模型；步骤S5，肉牛异常行为时序定位。针对现有时序定位方法仅针对单一目标且准确性差的问题，本发明的计算行为发生和结束时刻偏移量的损失函数——中心点‑始末时刻偏移损失函数，构建基于时刻偏移损失的肉牛异常行为视频时序定位方法，实现监控视频中肉牛异常行为的时序定位，以满足真实养殖场景下肉牛精准管理时获取异常行为发生时间的需求。

公开(公告)号：CN117528498A

公开(公告)日：2024-02-06

申请号：CN202311414889.3

申请日：2023-10-30

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  高雨欣 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  刘敬敏 ,  吕志明

IPC: H04W12/03 ,  H04W12/63 ,  H04W28/22 ,  H04W16/18 ,  H04B7/185 ,  H04B17/391 ,  H04K3/00

Abstract: 本发明属于通信系统技术领域，公开了一种面向无线网络的无人机辅助隐蔽通信方法及系统。本发明提供了一对在非协调友好干扰无人机辅助下的合法用户之间的隐蔽通信；收集并处理无线通信场景中的几何环境信息，无人机根据Bob的单独功率增益判断是否需要工作；分析Eve的检测错误概率，协同优化干扰机选择阈值和数据传输速率，在检测精度约束下最大限度地提高隐蔽吞吐量；本发明通过大量的仿真验证了理论分析，结果表明所提出的多无人机干扰辅助隐蔽通信在降低Eve检测精度和提高隐蔽吞吐量方面比传统的单无人机干扰辅助方案更有效。

公开(公告)号：CN117082496A

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310828859.0

申请日：2023-07-07

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  周文强 ,  王晨 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  景旭 ,  吕志明 ,  刘敬敏

IPC: H04W12/03 ,  G06N20/20 ,  H04W12/06 ,  H04W12/121 ,  H04W12/122 ,  H04L9/00

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种恶意和低质量用户场景下安全无线联邦学习方法及系统，可以抵御恶意用户和低质量用户对全局模型性能的消极影响，包括四个阶段：鉴别阶段，通过比较用户的模型与全局模型的余弦相似性，对用户的信用进行评估；重标签阶段：利用全局模型的预测结果对低质量用户本地数据集进行数据清洗；二次鉴别阶段：对第一次鉴别阶段筛选出的恶意用户集进行第二轮信用评估，筛选其中的低质量用户；常规训练阶段，调度良性用户进行全局模型聚合。为防止用户模型信息泄露和半诚实的服务器推测用户信息，利用同态加密技术对模型参数进行加密，并采用双服务器架构。本发明克服了低质量用户和恶意用户对模型性能的影响。

公开(公告)号：CN113613339B

公开(公告)日：2023-10-17

申请号：CN202110781263.0

申请日：2021-07-10

Applicant: 西北农林科技大学

Inventor： 孙红光 ,  高银洁 ,  张宏鸣 ,  李书琴 ,  徐超 ,  高振宇

IPC: H04W74/04 ,  G06F30/27 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法，所述基于深度强化学习的多优先级无线终端的信道接入方法包括：建立具有不同优先级业务的网络场景；设计并明确该协议的系统模型，根据该协议网络场景进行状态空间建模、动作空间建模，并针对不同场景设计奖励函数；明确并建立该协议所使用的神经网络模型，并通过经验元组对网络模型进行训练；将训练好的模型通过多场景的仿真对比进行性能验证。本发明使用深度强化学习对多优先级业务无线终端的信道接入方法进行设计，更适用于具有不同优先级业务的无线网络，提高系统的吞吐量和无线信道资源的利用率，在减小高优先级业务调度时延的同时，提高低优先级业务接入信道的机会。

公开(公告)号：CN116704255A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310717400.3

申请日：2023-06-16

Applicant: 西北农林科技大学深圳研究院

Inventor： 张二磊 ,  白嘉欣 ,  张宏鸣 ,  冯明晨 ,  詹涛 ,  杨婧

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/58 ,  G06V10/40 ,  G06V10/77 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094

Abstract: 本发明公开了一种分类学习方法、系统及计算机存储介质，方法包括：随机采集不同场景下的原始HSI；通过Wald协议对所述原始HSI的所有光谱波段进行平均得到PAN图像；将所述原始HSI和所述PAN图像输入生成器网络，获得HQHSI；应用鉴别器D1将所述HQHSI的光谱信息与所述原始HSI相同步；应用鉴别器D2将所述HQHSI的空间构造与所述PAN图像相同步；重复迭代应用所述鉴别器D1与所述鉴别器D2，获得最优质HQHSI；将所述最优质HQHSI图像输入到双层提取分类网络中，得到分类结果。本发明通过针对单一HSI分类面临的信息不足的问题，提出了一种基于生成式对抗网络的分类方法，它利用组合的光谱空间信息来提高分类精度。