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公开(公告)号：CN117391402A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311669303.8
申请日：2023-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于能源协同技术领域，公开了一种面向碳中和的智慧工厂多能协同优化方法，其基于多区域拉丁超立方采样和场景削减技术获取风光典型场景，建立基于期望值的多能协同随机规划模型；基于智慧工厂各能源设备数据以及电热负荷数据采用基于粒子迁移策略的多种群优化算法求解基于期望值的多能协同随机规划模型，最终获得各能源设备的出力情况。本发明所述方法能够进行高效采样且避免采样过程中出现采样低估和采样失效的情况，并可提高复杂模型的求解效率和精度。
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公开(公告)号：CN116260590A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310023356.6
申请日：2023-01-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明公开了一种跨链场景下的高并发中继事务协调方法及系统，涉及区块链跨链技术领域，通过中继事务处理模块接收交易请求，拆分并分级管理跨链全局事务，记录跨链交互信息的状态，实现局部事务责任定位；通过高效路由模块进行跨链交互信息的自适应动态转发与跨链流量管理，将跨链交互信息转发至区块链；通过链上数据扩容模块进行中继链的链上数据拓展以及计算下放，以实现中继链的链下数据的安全与可信。本发明采用基于有限状态机与跨链子事务依赖图的高效率无锁异步中继事务处理技术，采用具有结果签名的去中心化预言机网络实现链上数据拓展及节点问责，同时设计自适应的多模态高效跨链路由，从而实现高并发中继事务协调方法，提高了处理效率。
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公开(公告)号：CN115883090A
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211572086.6
申请日：2022-12-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于区块链技术领域，公开了面向跨链交易的密钥生成与管理方法，由发起者在源链向目标链发送交易请求，接收者接收到交易请求并生成密钥S1，使用S1通过DES加密算法来加密发起者所需要的链上资产数据，得到密文L1；发起者和接收者使用ECDH密钥交换算法得到共享密钥S2；接收者使用共享密钥S2通过DES加密算法加密会话密钥S1得到密文L2；接收者将密文L1和密文L2发送给发起者；发起者首先利用共享密钥S2对密文L2进行解密，得到会话密钥S1，再用密钥S1对密文L1进行解密，得到目标链上的资产数据。本发明将对称式加密算法和非对称式加密算法结合，既保证了数据安全又提高了加密和解密的速度。
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公开(公告)号：CN111198820B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010001850.9
申请日：2020-01-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于共享隐层自编码器的跨项目软件缺陷预测方法，首先，对数据集进行预处理并划分训练集和测试集；其次，采用具有共享机制的自编码器进行特征提取，分别提取出训练集和测试集的深度特征；最后，引入焦点损失函数，训练分类器。本发明解决了跨项目软件缺陷预测中的特征分布差异问题以及首次提出了基于焦点损失共享隐层自编码器技术，使得不同的数据分布变得更加相似，利用焦点损失学习技术，给不同类别的样本分配不同的权重来解决类不平衡，同时在容易分类的样本和难分类的样本上给予不同的权重来使得分类器能够更好的学习难以分类的样本。
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公开(公告)号：CN111126464A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911280832.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于无监督域对抗领域适应的图像分类方法，该方法将生成对抗网络的技术应用于无监督领域适应的图像分类；为了消除边缘样本的错分率，该方法将源域样本和目标域样本共同处理基于深度双通道网络。首先，利用有标签的源域样本训练双通道网络的参数；然后，通过对抗游戏和相关性对齐方法学习与不变特征来消除域差异；另外该方法通过联合中心鉴别方法和特征相似增强方法使域不变特征有更好的鉴别性，本发明分类效果更好，通过无监督与对抗领域适应图像分类方法，边缘样本的错分率得到了有效的缓解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109618384A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201910083765.9
申请日：2019-01-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种无线传感器网络系统，包括多个分簇，每个分簇包括簇头节点和多个其他传感器节点，所述分簇内的其他传感器节点基于自身与簇头节点之间的距离被划入一个以上的分簇，分簇内的簇头节点在预设的时间周期内轮流唤醒自身分簇内的其他无线传感器节点；被唤醒的其他无线传感器节点在对应的唤醒周期内采集监测数据并将采集到的监测数据发送至所述簇头节点；所述簇头节点接收对应时间周期中自身分簇内的被唤醒的其他无线传感器节点发送的监测数据并将所接收的监测数据进行数据融合后发送至对应的基站节点。上述的方案，可以降低网络能耗，延长无线传感器网络的生命周期。
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公开(公告)号：CN108446711A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810101265.9
申请日：2018-02-01
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的软件缺陷预测方法，该方法利用降维迁移学习的思想，综合考虑不同项目数据样本之间概率分布以及条件概率分布，在源项目和目标项目之间建立一个新的特征表示，在一个新的空间中最小化二者之间的差异，训练出一个新的分类器，进而实现迁移学习。算法首先采用了一种不同分布之间的距离度量方式，最大均方差异来量化源数据和目标数据之间的分布差异和条件分布差异，通过最小化这种度量来获得一个模型，通过这个模型映射过后的训练数据和测试数据几乎具有相同的概率分布和条件概率分布；然后就可以采用传统的机器学习算法对测试数据进行分类。
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公开(公告)号：CN118260787B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410684799.4
申请日：2024-05-30
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
Abstract: 本发明属于区块链、信息安全技术领域，公开了一种基于区块链融合分布式内积加密的医疗数据共享方法，该方法采用了多权威机构进行私钥的分布式生成和管理，以确保私钥的可用不可见；将内积加密技术贯穿在整个方案中，尤其是在加密解密阶段，将访问策略和用户属性转换为向量的形式进行匹配运算，从而实现了访问策略的完全隐藏；针对潜在的恶意用户，本发明设计了溯源算法，能够迅速而准确地追踪其身份，在更新算法中采用了双重更新机制最大程度保证安全，不仅对密文进行了更新，还对私钥进行了调整，以提升系统的安全性和可靠性。本发明在计算成本和存储开销上都更为高效。
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公开(公告)号：CN118279182A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410706336.3
申请日：2024-06-03
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/13 , G06T5/60 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种强化边缘细节的OCT单帧图像自监督去噪方法，涉及OCT图像去噪领域；包括S1构建OCT单帧图像自监督去噪模型；S2获取OCT噪声图像；S3将OCT噪声图像输入全局掩码器；S4将OCT噪声图像输入邻近采样器；S5将掩码图像输入去噪网络；S6将邻近采样图像输入去噪网络；S7将OCT噪声图像输入去噪网络；S8将直接去噪图像输入邻近采样器；S9将掩码去噪图像输入全局掩码映射器；S10计算重构损失和正则化损失，两者相加；S11将掩码恢复图像和直接去噪图像进行权重和得到权重去噪图像。通过掩码和子采样策略融合的方式，更精确地对OCT图像进行自监督去噪。
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公开(公告)号：CN118098288A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410506018.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/66 , G10L25/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法，属于抑郁症检测技术领域；方法为：收集抑郁症检测数据；建抑郁症检测模型，得到每个样本的预测抑郁概率分布；制定标签校正策略，对训练集数据进行标签校正；采用损失函数对抑郁症检测模型进行训练，得到最终的抑郁症检测模型。本发明通过制定不同的标签校正策略，有效识别并校正训练集的错误标签，减轻数据集中不准确标记对自动抑郁检测模型性能的影响；同时，采用深度学习的方法构建抑郁症检测模型，获取语音信号中更深层次的时空信息，从全局角度更全面地检测音频中的抑郁信号，损失函数在优化网络参数的同时尽可能保留准确的标签，增强了对抑郁症检测的准确性。
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