公开(公告)号：CN103117818B

公开(公告)日：2015-02-25

申请号：CN201310015327.1

申请日：2013-01-16

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 杨震 ,  王韦刚 ,  胡海峰 ,  李威

IPC: H04B17/30

Abstract: 本发明公开了一种基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法，本发明引入压缩采样同步进行并直接获得压缩数据的技术、无线传感网频谱感知技术、构造了空间小波基和空域频域二维压缩的方法；本发明所设计的基于空频联合压缩感知的宽带频谱检测方法能够通过利用认知电在空域和频域上的双重稀疏性，在不增加压缩比的前提下，提高频谱空穴的检测概率。

公开(公告)号：CN103268532A

公开(公告)日：2013-08-28

申请号：CN201310191159.1

申请日：2013-05-21

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 汪凯 ,  暴建民 ,  刘超 ,  胡海峰

IPC: G06Q10/06 ,  G07C9/00 ,  G06K17/00 ,  B62H5/20

Abstract: 本发明提供了一种基于RFID的校园自行车防盗及信息管理系统，其特征在于，包括RFID模块、控制模块、数据库模块及响应模块，所述的RFID模块将采集到的数据发送给控制模块，由控制模块将接收到的数据信息与数据库模块中的信息进行对比，针对不同的对比结果来控制响应模块作出响应。

公开(公告)号：CN102185909A

公开(公告)日：2011-09-14

申请号：CN201110102353.9

申请日：2011-04-24

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 暴建民 ,  胡海峰 ,  王堃 ,  宁卓

IPC: H04L29/08 ,  H04W4/14

Abstract: 本发明提供一种物联网物品监护系统，该系统包括信息采集单元、信息处理单元、信息发送单元、用户管理单元和信息接收终端；信息采集单元将采集到的物品信息进行认证、存储和处理，并将处理后的信息根据其类别通过移动或者固定短信或电子邮件的形式发给用户的信息接收终端；本发明还提供一种物联网物品监护方法，采用本发明可以使物品所有者通过系统实时获取关心物品信息，便于对物品进行实时性较好的动态跟踪管理。

公开(公告)号：CN114860441B

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202210479528.6

申请日：2022-05-05

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  黄琴琴 ,  吴建盛

IPC: G06F9/50

Abstract: 本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的多线程协作的GPU加速方法及实现，该方法通过增加初始随机配体构象的数目来减少蒙特卡罗的迭代局部搜索方法中的搜索步数。利用OpenCL实现CPU和GPU异构并行结构以此达到更高水平的并行和加速能力。该方法还通过构造GPU中全局内存的结构来解决OpenCL中无法实现八叉树的问题。现代药物筛选需要面对海量的化合物数据，在实际分子对接过程中，有可能在对接之前事先不知道靶区，此时要将配体对接到蛋白质靶标的整个表面，找到配体和受体最佳结合模式，这个过程称为盲对接，常用的的对接软件很难满足盲对接的要求。采用本发明的方法，可以在保证在盲对接的情况下，不损失对接精度的同时大幅加快分子对接和虚拟筛选的速度，满足大型化合物数据库分子对接的实际需求。

公开(公告)号：CN114708929B

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202210363436.1

申请日：2022-04-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  叶慧敏 ,  吴建盛

IPC: G16C20/30 ,  G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G06F16/901 ,  G16H70/40 ,  G16H20/10 ,  G06F18/241 ,  G06F18/2415 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/045 ,  G06N3/084 ,  G06N5/022

公开(公告)号：CN115312117A

公开(公告)日：2022-11-08

申请号：CN202210718445.8

申请日：2022-06-23

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 吴建盛 ,  杨季涛 ,  殷越铭 ,  胡海峰

IPC: G16B15/00

Abstract: 本发明提供了一种基于生成对抗图注意力网络的分子生成方法，包括：利用活性值小的匹配分子对作为输入，定义原子和化学键的初始特征；利用图神经网络学习分子的高维表示，通过对抗网络生成新的分子特征；通过原子特征与新生成分子特征间内积，生成用于重构新分子的原子特征，并获得各原子的初始特征；可视化生成高活性的新分子。

公开(公告)号：CN109948029B

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN201910071846.7

申请日：2019-01-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  蒋林瑞

IPC: G06F16/953 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了强化学习及深度学习领域的一种基于神经网络自适应的深度哈希图像搜索方法，首先在数据集中对大规模图像进行分类标记，然后通过定义搜索空间，利用循环神经网络抽样得到多组卷积神经网络结构模型，随后分别将抽样得到的卷积神经网络在哈希损失函数的约束下训练并得到mAP值，然后利用传回的mAP值，使用强化学习中的策略梯度方法同时通过反向传播来更新循环神经网络的参数，在达到目标迭代数目后，最后选取了最终的神经网络结构，本发明解决了在大规模图像检索过程中，传统深度哈希方法应用图像分类卷积神经网络而不是适应于深度哈希任务的神经网络所导致的性能欠佳的问题，有效提高了神经网络结构的设计效率，减少了计算开销。

公开(公告)号：CN115171775A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210577862.5

申请日：2022-05-25

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 胡海峰 ,  黄翊鹤 ,  吴建盛

IPC: G16B15/30 ,  G16B40/00 ,  G16B50/00 ,  G06N3/04

Abstract: 本发明涉及一种面向药物虚拟筛选的基于域自适应的回归过滤方法，从源域引入训练样本，构建源域和目标域数据库；随机抽取样本形成源域和目标域batch，送入图注意力模块得到样本的特征向量；将源域和目标域batch提取得到的特征向量，分别送入域对抗网络中，进行域对齐操作；将特征向量送入基于角度间隔的回归过滤模块，正样本经过该模块之后会得到样本的预测值，负样本经过该模块之后会拉开与正样本的距离；根据源域batch中样本的类别信息、类间距值和预测值，计算损失函数并回溯优化模型参数。本发明可以准确预测出正样本的生物活性值，并准确过滤掉负样本，减少负样本对正样本排序的干扰，从而提高域自适应算法的总体性能。

公开(公告)号：CN113257369B

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202110542907.0

申请日：2021-05-18

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 姜榕 ,  吴建盛 ,  胡海峰 ,  朱燕翔

IPC: G16C20/70 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明揭示了一种基于多任务图神经网络的分子毒性预测方法和装置，该方法包括以下步骤：S1：毒性数据集的准备，得到用化学分子规范表达式表示的毒性数据；S2：使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据，生成原子节点特征向量；S3：使用S1步骤中得到的用化学分子规范表达式的毒性数据，生成边信息特征向量；S4：基于S2步骤得到的原子节点特征向量和和S3步骤得到的边信息特征向量，构建基于多任务图神经网络的分子毒性预测模型；S5：对模型进行性能验证。针对分子毒性数据集设计的多任务图神经网络，构建自动学习分子图结构信息模型，能够结合分子毒性任务间的关联性，使用多任务学习方法来提升毒性预测任务的性能。

公开(公告)号：CN110176279B

公开(公告)日：2022-08-26

申请号：CN201910470488.7

申请日：2019-05-31

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 黄婉晴 ,  吴建盛 ,  胡海峰

IPC: G16C20/50

Abstract: 本发明公开了一种基于小样本的先导化合物虚拟筛选方法和装置。方法包括：利用药物靶标及其同源药物靶标的配体样本信息，采用稀疏低秩多任务学习来构建虚拟筛选模型；采用低秩正则化项来学习同源药物靶点与配体分子作用的共同特征；采用稀疏正则化项来学习新药物靶点与配体分子作用的独特特征；利用构建的模型对小样本下的先导化合物的活性进行预测并评价其性能。本发明还提供了实现上述方法相应的装置。采用本发明的方法和装置，可以实现既能提高筛选的效率又能节省时间和巨额的资金花销的目的。同时，本发明应用于药物筛选领域时也能够满足药物靶标配体的生物活性预测的要求。