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公开(公告)号：CN116684928A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310642170.9
申请日：2023-05-31
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W28/084 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度神经网络的无线供能边缘计算任务卸载方法，包括：读取当前时间帧下物联网设备的信道增益，利用深度神经网络得到帧长倍数；根据帧长倍数和信道增益，计算物联网设备的能量分配比例；按照帧长倍数，将当前时间帧划分为广播时间和卸载时间；在广播时间捕获所述射频能量发射器发出的射频能量，并按照能量分配比例，将捕获的射频能量划分为卸载能量和本地计算能量；在卸载时间利用卸载能量将任务卸载至边缘服务器，在整个时间帧中基于本地存储能量和本地计算能量进行任务本地计算。本发明不仅可以获得近似最优的卸载策略，而且具有更小的时间消耗，能够达到较高的计算速率，适用于时变的信道状态。
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公开(公告)号：CN115189778A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210803730.X
申请日：2022-07-07
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种移动多用户分子通信释放速率分配优化方法，首先构造移动多用户分子通信系统的平均误码率数学模型，然后迭代训练释放速率分配深度神经网络，每次迭代先初始化各个发送方纳米机器与接收纳米机器的初始距离构成初始距离向量，输入到释放速率分配深度神经网络，产生对应的释放速率分配方案，然后扩展释放速率分配方案，将平均误码率最小的分配方案及其对应的初始距离向量作为一个训练样本放入训练数据集，重复产生预设数量的训练样本，采用所产生的训练样本对释放速率分配深度神经网络进行训练；最后采用训练好的释放速率分配深度神经网络获得最优释放速率分配优化方案。本发明收敛速度更快，优化效果更好。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113452470B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110489492.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种无线供能通信网络中利用干扰信号防窃听的信号功率优化方法，针对无线供能网络中存在一个潜在的窃听节点窃听一个特定的传感器节点的场景，本发明提出其它节点发送干扰功率使得窃听节点的窃听吞吐量低于阈值，并优化其它节点的干扰功率使得系统数据传输吞吐量最大化的方案。本发明保障了无线供能通信网络中的数据安全传输，在网络拓扑确定的情况下，通过本发明的方法能够求节点干扰功率的最优解来得出无线供能通信网络中节点数据传输的最大吞吐量。
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公开(公告)号：CN113452470A
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202110489492.5
申请日：2021-05-06
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种无线供能通信网络中利用干扰信号防窃听的信号功率优化方法，针对无线供能网络中存在一个潜在的窃听节点窃听一个特定的传感器节点的场景，本发明提出其它节点发送干扰功率使得窃听节点的窃听吞吐量低于阈值，并优化其它节点的干扰功率使得系统数据传输吞吐量最大化的方案。本发明保障了无线供能通信网络中的数据安全传输，在网络拓扑确定的情况下，通过本发明的方法能够求节点干扰功率的最优解来得出无线供能通信网络中节点数据传输的最大吞吐量。
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公开(公告)号：CN113301564A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110483825.3
申请日：2021-04-30
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H04W12/03 , H04W12/122
Abstract: 一种无线供能通信网络中利用干扰信号防窃听的信号功率启发式方法，针对无线供能网络中存在一个潜在的窃听节点窃听一个特定的传感器节点的场景，本发明提出其它节点发送干扰功率使得窃听节点的窃听吞吐量低于阈值，通过节点与混合基站和窃听节点的距离关系求出各个节点的干扰功率。本发明通过极低的时间复杂度计算出非被窃听节点的干扰功率保障无线供能通信网络中的数据安全传输，并且具备较高的网络吞吐量。
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公开(公告)号：CN112132788A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010890447.6
申请日：2020-08-29
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于特征区域等级识别的骨龄评估方法，从每个全手掌骨中分割出用于骨龄评估的14块特定骨头；使用3种数据增强技术来扩大数据集并增加网络的泛化能力；引入双注意力卷积模型对每块骨头训练得到骨成熟等级评估模型。不同于传统基于全掌的评估智能模型，本发明方法引入注意力机制对切割后的局部特征图进行联合分析，进一步提高评估的准确率。测试结果优于基于全手掌骨图像的骨龄自动评估方法。
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公开(公告)号：CN112131886A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010786017.X
申请日：2020-08-05
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F40/30 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06N3/04
Abstract: 一种文本的方面级别情感分析方法，包括以下步骤：1)获取将文本信息以及方面信息输入至预设的截断门控单元网络所得的句子级别的文本语义表示矩阵，以及所述文本语义表示向量；2)依据句子级别的文本语义表示矩阵、方面信息和预设的Attention模型，获取文本信息中各单词与方面信息对应的注意力值，得到每个单词的注意力权重；3)依据句子级别的文本语义表达矩阵和注意力权重，构建文本信息对应的文本方面情感表示向量；4)将新的文本方面情感表示向量映射到情感分类器，采用softmax函数对文本方面情感表示向量进行情感评估，得到各预设的情感极性的预测概率。本发明高效、准确地预测评论文本的方面级别情感倾向。
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