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公开(公告)号：CN118945118A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410989920.4
申请日：2024-07-23
Applicant: 常州大学 , 江苏万泰电机有限公司
IPC: H04L47/2425 , H04L47/62 , H04L47/6275
Abstract: 本发明涉及TSN网络技术领域，尤其涉及基于PerDQN‑TAS保护带分组选择调度方法，包括设置分组长度、分组优先级和保护带的剩余容量；初始化学习率、折扣因子、探索率、经验回放池大小和奖励权重系数；更新奖励函数；求解某个经验的优先级，求解某个经验的概率；将当前状态St作为输入，输出最佳动作at，然后根据选择的动作来执行，获得奖励Rt+1和状态St+1；将(St,at,Rt+1,St+1)存储到经验池中，从经验池中采样数据，利用采样数据通过损失函数更新Q网络的参数，得到PerDQN‑TAS网络。本发明解决现有方法无法有效调度合适的分组来充分利用保护带带宽，导致TSN网络传输效率低的问题。
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公开(公告)号：CN118486080A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410652633.4
申请日：2024-05-24
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及动作识别技术领域，尤其涉及基于DPGNN‑BG网络的人类活动识别方法及系统，包括对点云数据进行点云图的构建；对PGNN网络进行改进，在MLP网络中引入动态边选择函数，在处理点云时自主学习并构造边，适应点云数据的特征和结构，减少人工干预并提高泛化能力；并通过动态边选择函数使网络学习和泛化到新的点云数据中，输出扩展的点云数据；构建BIGRU网络，扩展的点云数据输入BIGRU网络，将BIGRU网络的最后一个时间步的隐含状态作为序列的汇总信息，并输入到全连接层。本发明解决现有Point‑GNN边选择采用人工选择存在学习和泛化能力不足的问题。
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公开(公告)号：CN118449911A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410686864.7
申请日：2024-05-30
Applicant: 常州大学
IPC: H04L47/22 , H04L47/283 , H04L47/6275 , H04L49/25
Abstract: 本发明涉及时间敏感网络技术领域，尤其涉及基于Multi‑CQF调度的排队论与混合优化方法，包括构建Multi‑CQF交换机用于TSN网络的数据流传输；利用平均端到端延迟的目标函数、偏移约束、期限约束和时隙约束对TSN网络中交换机队的列流传输方式进行规划；利用排队论的流量调度模型生成调度策略，利用调度策略对VNS‑GA算法的个体适应度进行优化；利用MIP对TSN网络延迟时间进行优化；利用VNS‑GA优化算法对TSN进行流量调度。本发明解决原始Multi‑CQF调度算法缺少对流排序的分配，在应对网络流量的动态变化时表现不佳从而导致流量传输时端到端延迟时间增加，降低网络效率的问题。
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公开(公告)号：CN118295653A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410227643.3
申请日：2024-02-29
Applicant: 常州大学
IPC: G06F8/38 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉理解的全自动定位UI显示问题的检测方法，包括以下步骤：数据收集：收集不同UI界面的样本数据；UI显示问题分类：根据UI显示问题的类型，定义合适的问题模型；特征提取：对收集到的UI显示数据进行处理并提取UI界面中的特征；训练模型与测试：根据定义的问题模型，使用及其学习或者深度学习算法训练模型，使用已训练好的模型对新的UI显示数据进行测试，并判断新的UI显示数据是否存在问题；问题定位：若检测到相关UI显示问题，则通过模型输出的结果定位问题所在的具体位置。本发明能够极大地节省时间和人力成本，有助于加快问题解决的速度，提高开发效率，有助于提高软件的可靠性和用户体验。
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公开(公告)号：CN117997765A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410226441.7
申请日：2024-02-29
Applicant: 常州大学
IPC: H04L41/147 , H04L41/12
Abstract: 本发明涉及链路预测技术领域，尤其涉及基于NBCA‑PR的网络链路预测方法及系统，包括获取数据集数据；获得每个节点的节点度信息和节点间的连接边以及节点结构信息；将节点信息代入NBCA算法，计算两节点共同邻居的平均度，计算每个共同邻居节点与两个节点的连接紧密度系数，并根据平均度和紧密度系数得到两个节点连接的紧密度值，并通过紧密度值构建局部特征分数矩阵；将节点信息代入PageRank算法，获得全局特征分数矩阵；并引入非负矩阵分解方法分解全局信息矩阵，提升链路预测准确性；利用全局特征分数矩阵和局部特征分数矩阵计算链路预测的总分数矩阵。本发明解决现有链路预测方法准确性和效率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116110119A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211433599.9
申请日：2022-11-16
Applicant: 常州大学
IPC: G06V40/20 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/091
Abstract: 本发明涉及行为识别技术领域，尤其涉及基于自注意力的主动对比编码的人类行为识别方法及系统，包括通过传感器采集人体位置数据；使用基于自注意力的主动对比编码的学习框架来学习用于分类的动作表示；在输入端融合自注意力机制的卷积神经网络单元，学习局部上下文特征和时间动力学特征，捕捉输入数据样本中时间点之间的关系；通过信息质量在归纳一致性预测算法下衡量样本的不确定性；通过间隔抽样度量利用样本后验概率衡量不确定性。本发明基于自注意力的主动对比编码方法，首先在预训练阶段添加自注意力技术，为能代表动作的重要表征学习权重系数；其次，采用基于主动学习方法对易混淆的困难样本挖掘，并用其进行训练模型调整。
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公开(公告)号：CN112568901A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011427022.8
申请日：2020-12-09
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多传感器的步态对称性和一致性评估方法，包括以下步骤：S1、数据预处理与分割；S2、对S1步骤的周期数据建立回归角度偏移模型；S3、对S2步骤的模型建立评估策略，衡量步态对称性和运动一致性；对8名受试者在5组负重模式下的下肢小腿和大腿数据进行建模，评估结果表明，37.5％和62.5％的受试者分别在小腿和大腿部位表现出良好的对称性，87.5％的受试者在大腿部位的对称性相对于小腿保持不变或更好；此外，大腿的运动一致性高达90％，明显高于小腿的77.5％。本发明为可穿戴设备的步态分析提供了新思路，对负重步态的理解具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN111568436A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010472924.7
申请日：2020-05-29
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于回归旋转角的步态对称性评价方法，包括以下步骤：S1、步态数据的预处理；S2、对S1步骤中的步态数据进行步幅检测，并对检测后数据采用周期分割方式分割预处理后的时间序列；S3、对S2步骤的数据进行多角度评估步态对称性；使用时，充分利用受试者步态数据中的每一个样本点，将原始的一维数据拓展到二维空间中比较，得出的对称性结果更精确，避免了周期中离散参数的数据利用率低和随机误差大等问题，数据结果表明，回归旋转角算法能够在传统的基于对称指数评估离散参数的步态对称性影响的基础上，更好地评价在负重行走过程中受试者对于左、右侧步态数据的对称性分布情况，为可穿戴设备的人员识别提供新的特征提取方案。
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公开(公告)号：CN106331363B
公开(公告)日：2019-03-22
申请号：CN201610814100.7
申请日：2016-09-09
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于智能手机的盲人识别及引导式导盲的方法，首先对盲人的智能手机进行训练，让盲人的手机能够识别出主人身份，在手机掉落到地上之后，手机此时处于静止状态，则内置加速度传感器的数据恒定不变，判断手机处于不小心掉落，此时手机发出滴滴声，让盲人能够顺着滴滴声找到手机。如果手机被他人窃取，则内置加速度传感器的数据还是发生变化，则会自动给监护人发出报警信息，提醒监护人手机脱离。其次对盲人的行走路径进行导航。首先监护人带盲人将平时所走过的常用路径走一遍，并且记录下该条路径。利用普及的智能手机即可实现盲人识别及导航，实用性强，成本低廉。
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公开(公告)号：CN108563939A
公开(公告)日：2018-09-21
申请号：CN201810379948.0
申请日：2018-04-25
Applicant: 常州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于步态轨迹曲线特征的人体身份识别方法。根据步态加速度数据在时域的曲线图，将步态身份识别问题转换为轨迹曲线形状的匹配问题。从图像学角度出发，论文利用傅里叶描述子来描述步态曲线的较粗轮廓的全局轨迹曲线特征，并提出方向角描述子的概念来进一步刻画步态曲线细致的局部轨迹曲线特征，最后将二者结合完成步态轨迹曲线的匹配。结果表明，论文所提出的步态轨迹曲线特征能够很好的用于身份识别。
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