-
公开(公告)号：CN111681649A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010451147.8
申请日：2020-05-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G10L15/20 , G10L15/22 , G10K11/178 , G10L21/0208 , G10L21/0232 , G10L25/21 , G10L25/24 , G10L25/45
Abstract: 本发明涉及语音交互技术领域，特别涉及一种语音识别方法、交互系统及包括该系统的成绩管理系统，所述方法包括：对获取的语音信号进行语音增强处理；对语音增强处理之后的语音信号进行去噪处理；提取去噪之后语音信号的语音信号；根据语音信号进行判断和处理；将处理后语音信号转换为文字数据，并将文字数据转换为计算机语言；本发明解决噪声对语音识别的影响，提出了小波去造与麦克风阵列相结合的方法，在噪声存在的情况下，提高目标语音的质量和清晰度，消除语音识别系统中待识别语音信号的噪声，提高语音命令识别率。
-
公开(公告)号：CN111327707A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010146791.4
申请日：2020-03-05
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及网络编码下的缓存管理技术领域，具体涉及一种无线网络中基于网络编码的缓存替换方法，包括：源节点发送数据流，下游节点监听并缓存有效数据包，并将缓存的数据包信息反馈给中间节点；中间节点根据反馈信息选择有编码价值的数据包进行缓存，当出现编码机会时，生成编码包转发给下游节点；下游节点收到编码包后，对其进行解码，成功解码编码包的数据项保留，未能成功解码编码包且缓存时间最长的数据项被检索出的数据项替换；本发明在进行缓存替换时，节点可将有价值数据包保留，替换没有编解码价值的数据项，该方法可增加节点的编解码概率，替换没有价值且缓存时间较长的数据项，能有效降低节点缓存开销，提高缓存效率。
-
公开(公告)号：CN105721119B
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201610098559.1
申请日：2016-02-23
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明请求保护一种无线网络中基于机会式网络编码搜寻最优关联包的重传方法，该方法主要用来解决无线网络中数据传输过程恢复丢包，本发明分两个阶段，第一阶段基于图论中的最大团算法找出所有的可以进行编码的关联包组；第二阶段对找到的所有的可以进行编码的关联包组计算编码增益，找到编码增益最大的编码包进行重传。本发明利用图论中的最大团算法找到可以进行编码的关联包，并对可以编码的关联包进行筛选找编码增益最大的编码，该方案还充分利用到机会网络编码异或操作编解码简单便捷的优势，最大化编码增益，降低了重传次数。
-
公开(公告)号：CN119357961A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411475632.3
申请日：2024-10-22
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于安卓软件检测技术领域，具体涉及一种基于细粒度语义特征提取的安卓恶意软件检测方法，包括对待检测的安卓软件进行反编译得到对应的源码文件，使用开源框架Androguard对源码文件进行API特征提取得到API特征集；对API特征集进行预处理得到预处理API特征集；采用黑名单筛选方法对预处理API特征集进行筛选得到API列表；采用词汇黑名单过滤方法对API列表进行处理得到嵌入列表；对嵌入列表进行词嵌入得到API词嵌入矩阵；对API词嵌入矩阵进行向量融合得到API语义特征；将API语义特征输入训练好的安卓恶意软件检测模型，得到安卓恶意软件检测结果。
-
公开(公告)号：CN119337376A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411364379.4
申请日：2024-09-29
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F21/56 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/044
Abstract: 本发明属于信息安全中的安卓恶意软件检测领域，具体涉及一种安卓恶意软件检测模型的训练方法、装置及设备；所述方法包括获取原始安卓软件样本数据集；采用随机欠采样处理多数类的安卓良性样本；采用基于边界密度加权的过采样处理少数类的安卓恶意样本；采用进化筛选欠采样处理重采样安卓软件样本数据集；这些方式能够优化安卓软件样本数据集；基于优化后的安卓软件样本数据集，利用二元粒子群优化算法对安卓软件检测模型的分类器的超参数进行调优，从而实现对安卓软件检测模型迭代训练。本发明能够提高安卓恶意软件分类模型的训练效率以及检测准确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117880813A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410074065.4
申请日：2024-01-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/069 , H04W12/041 , H04L9/08 , H04L9/30 , H04L9/32 , H04L9/00 , H04W4/44
Abstract: 本发明属于信息安全中的车联网隐私保护认证领域，涉及一种基于区块链的车联网隐私保护认证方法，包括：根据可信中心、车辆以及路侧单元构建基于区块链的分布式身份认证系统，对系统进行初始化；根据初始化后的系统对车辆和路侧单元进行注册；设置消息等级，注册后的车辆和路侧单元根据消息等级进行消息认证；本发明收集生物信息与生物特征，生成车辆真实身份，利用路侧单元和可信中心生成车辆通信密钥以及更新密钥，降低了系统的通信负载；本发明对信息分别进行紧急消息签名认证以及非紧急消息签名认证，提高了消息认证效率。
-
公开(公告)号：CN116055005A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310074110.1
申请日：2023-01-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明属于无线网络通信技术领域，具体涉及一种基于预算的稀疏网络编码密度调节方法；该方法包括：获取信源节点原包数量和链路丢包率；设置稀疏度阈值；初始化传输参数，传输参数包括稀疏度、期望预算、剩余预算和可用预算阈值；根据原包数量进行区域划分，得到区域划分结果，包括区域划分数和每个区域的再生包容量；若剩余预算大于0且解码矩阵未满秩，则在当前区域下进行编码密度调节并更新剩余预算，切换下一区域再进行信源节点的密度调节；否则根据解码矩阵状态进行编码包传输；本发明能够更加的精确且能够更好的评估实际网络数据包传输的相关性能，降低传输开销。
-
公开(公告)号：CN115982707A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310067759.0
申请日：2023-01-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于恶意软件检测领域，具体涉及一种基于静态特征对抗混淆的安卓恶意软件检测方法，包括：获取待待检测软件的APK文件，对APK文件进行反编译；采用混淆机制对恶意样本进行混淆，得到混淆样本集；将混淆样本输入到机器学习模型中，得到预测结果，根据预测结果构建混淆弹性矩阵；混淆弹性矩阵输入分类模型中，并对分类结果进行聚合，得到软件恶意性预测结果；本发明采用了集成学习的方法，将多个静态特征分类器集成为一个分类器，并在检测过程中选择性地自动化地生成不同地集成策略，使各个静态分类器所占权重不同，从而提高准确率和降低时间成本。
-
公开(公告)号：CN111432411B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202010193822.1
申请日：2020-03-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W12/122 , H04L9/32 , H04L9/40
Abstract: 本发明涉及无线网络通信领域，特别涉及一种基于随机验证的恶意编码节点定位方法，该方法包括：获取数据，并确定数据包中的跳数参数Lw和节点维护参数T；计算数据包中校验值，若校验值不相等，则信息为污染信息；若校验值相等，则判断T的值是否为0，若为0，则判断Lw是否小于参数的最大值，若小于参数的最大值，则信息为合法信息；反之，则进行签名验证；若不为0，则直接进行签名验证；在进行签名验证时，若通过签名验证，则信息为合法信息；若没有通过签名验证，则该信息为污染信息；确定污染信息中的恶意节点；本发明在进行签名验证前通过执行低时延的校验值验证将传输过程中的随机错误进行了过滤，降低了随机错误被当做恶意错误处理的问题。
-
公开(公告)号：CN111343668B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010139780.3
申请日：2020-03-03
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于背压策略的编码感知路由方法，包括：节点接收来自一个或多个数据流的数据包，更新各数据流的积压时间；根据第一预定义规则，从一个或多个数据流中寻找编码组合，并基于编码组合编码数据包；根据第二预定义规则，发送所述经编码的数据包，通过该方案，解决了确定性路由在时变网络中吞吐量问题，提升了网络吞吐量和传输稳定性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
47
records
(took 0.023 seconds)
