公开(公告)号：CN118467941A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410581781.1

申请日：2024-05-10

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李骏 ,  祝嘉诚 ,  夏鹏程 ,  时龙 ,  蒋海涛 ,  赵源

IPC: G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开了一种面向分布式光伏发电站点的个性化联邦学习预测方法，涉及人工智能技术领域，包括多层时序分解模块和多层感知机模块；具体包括以下步骤：S1：数据预处理，通过站点的装机容量对数据进行归一化，消除不同光伏站点规模带来的差异；S2：本地训练，客户端在本地训练模型；S3：个性化联邦聚合，客户端将多层时序分解模块上传到服务器，服务器进行平均集合，将聚合后的全局模型下发到服务器；S4：进行下一轮迭代，直至最终迭代轮次。本发明采用上述的一种面向分布式光伏发电站点的个性化联邦学习预测方法，将最后的多层感知机层作为个性化层，通过分层聚合的个性化方法，考虑站点之间的差异性比直接联邦聚合具有更高的准确性。

公开(公告)号：CN118410340A

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202410580293.9

申请日：2024-05-10

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李骏 ,  李达罡 ,  夏鹏程 ,  时龙 ,  蒋海涛 ,  赵源

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2431 ,  G06F17/16 ,  G06N3/044

Abstract: 本发明公开了一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法，涉及工业能耗预测领域，具体包括以下步骤：S1：收集工业能耗数据集，进行预处理操作剔除缺失值和异常值；S2：通过时间时序分解模块，将预处理后的原始时序分解为季节性序列和趋势性序列；S3：将步骤S2得到的季节性序列和趋势性序列分别输入季节性预测分支和趋势性预测分支独立建模预测未来序列；S4：将季节性预测分支和趋势性预测分支的预测结果相加生成最终的预测结果。本发明一种基于时序分解和Transformer模型的工业能耗预测方法，通过时序分解和改进的Transformer模型，针对工业能耗时间特点高效提取时间特征信息，提高了工业能耗的长期预测准确度。

公开(公告)号：CN114070750B

公开(公告)日：2024-06-11

申请号：CN202111294104.4

申请日：2021-11-03

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 李乐 ,  钱玉文 ,  时龙 ,  马川 ,  李骏 ,  詹勇杰

IPC: H04L41/5041 ,  H04L41/5051 ,  H04L41/0894 ,  H04L41/0896 ,  H04W72/0453 ,  H04W72/50

Abstract: 本发明公开一种5G网络切片资源分配方法，实现过程简单、频谱利用率高、且能满足不同用户服务请求。本发明方法包括如下步骤：(10)用户通信时延敏感度获取：获取5G无线网络切片中移动用户对于通信时延的敏感度，并对其进行数据量化；(20)用户服务请求分配：将移动用户提出的服务请求分配到不同网络切片中；(30)基站频谱资源分配：利用广义凯利算法，以最小化用户传输时延为目标代价函数，将基站的频谱资源分配到不同网络切片中；(40)用户频谱资源分配：利用李雅普诺夫算法将分配到不同网络切片中的基站频谱资源进一步划分，使每个移动用户获得所需的频谱资源；(50)进行数据传输：用户以获得的频谱资源，完成数据传输。

公开(公告)号：CN118155400A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410052312.0

申请日：2024-01-12

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 邱天阳 ,  钱玉文 ,  李骏 ,  时龙 ,  梅镇

IPC: G08G1/01 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G08G1/065 ,  G08G1/052

Abstract: 本发明公开了一种基于选择注意力机制的交通流量预测方法及系统，属于智能交通和机器学习领域。该基于选择注意力机制的交通流量预测方法及系统包括：首先，获取历史交通数据、道路拓扑数据和道路属性数据；接着，基于KGCN‑GSAM模型，根据道路拓扑数据和道路属性数据，建立交通预测模型；然后，基于所得交通预测模型，根据历史交通数据，进行下一时段内的交通预测值的预测。通过运用KGCN‑GSAM模型交通预测，本发明有效提高了交通预测的精准度。

公开(公告)号：CN118074892A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410051195.6

申请日：2024-01-12

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 周光耀 ,  钱玉文 ,  李骏 ,  时龙 ,  梅镇 ,  樊继豪

IPC: H04L9/08 ,  H04L9/06

Abstract: 本发明公开了一种基于诱饵态的隐蔽量子密钥分发方法，方法包括：基于诱饵态在发送方处制备多种强度不同的脉冲，并将脉冲中的光子偏振为X基与Z基；接收方通过两个单光子检测器检测传输光子；双方使用认证后的经典隐蔽信道共享脉冲强度信息；接收方根据检测结果与共享结果进行参数估计的计算式；接收者以监控者对隐蔽量子密钥分发的检测偏差作为密钥分发是否隐蔽的性能指标；对原始密钥进行纠错并使用双通用哈希函数提取最终密钥以及密钥长度的计算式。本发明解决了监控者可以借助噪声以及不完美设备对传统量子密钥分发进行攻击的问题，实现了不被监控者检测的量子密钥分发并且能生成比传统量子密钥分发更高的密钥率。

公开(公告)号：CN117176321A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311066453.X

申请日：2023-08-23

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 陈进宇 ,  时龙 ,  李欣媛 ,  姜鹏程 ,  李骏

IPC: H04L9/00 ,  G06F16/23 ,  H04L67/104

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的分布式信誉管理方法，包括：生成不同应用场景的指定数据，把用户账户和所生成的数据打包为数据聚合合约存储到区块链上，并广播数据聚合合约的账户到评估模块；评估节点收到数据聚合合约的账户后，访问其中的数据给用户评分并且为评分结果签名，多个校验节点对评分结果进行投票和签名，并通过数据聚合合约记录，数据聚合合约作为可验证凭证存储在区块链上；信誉管理合约以可验证凭证为依据，更新所有参与者的信誉值；将信誉值作为权益确定节点是否具有打包区块权，并且还作为区块链分叉选择的依据选择分支。本发明提出的分布式信誉管理机制适用于多种许可链场景，提升许可区块链共识的安全性和可靠性。

公开(公告)号：CN116170130A

公开(公告)日：2023-05-26

申请号：CN202310120533.2

申请日：2023-02-15

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 何子颢 ,  钱玉文 ,  时龙 ,  李骏 ,  马川

IPC: H04L9/00 ,  H04L27/26

Abstract: 本发明提出了一种基于载波索引调制与混合混沌通信的隐蔽通信方法，在发射端对信息比特进行分流，并对各部分信息比特处理，在接收端混沌信息比特通过基于差分积分的检测算法进行还原，索引比特的还原通过一种地复杂度贪婪检测算法实现，具体步骤为：通过对每个子载波进行最大接收能量检测，得到具有最大能量的K个子载波，通过发射端的载波索引映射方法进一步分析得到子载波索引比特，在检测到的具有最大能量的K个子载波上使用最大似然估计算法还原调制比特，将各部分信息整合，还原出原符号信息比特，完成混沌信息比特与子载波索引比特的隐蔽通信。

公开(公告)号：CN115632728A

公开(公告)日：2023-01-20

申请号：CN202211136597.3

申请日：2022-09-19

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 杨雅帆 ,  时龙 ,  王喆 ,  李骏 ,  梅镇

IPC: H04B17/382 ,  H04W12/062 ,  H04W12/08 ,  H04W12/60

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链技术的一体化可信频谱感知方法，该方法为：首先感知用户对无线通信的频谱占用情况进行本地感知，将感知结果打包成为事务并签名，发布到认知无线电网络中，其他感知用户接收事务并验证后存入自己的本地事务池；然后感知用户根据区块链上的用户信誉值，选取一组事务组装成预发布的区块，通过聚合该区块中的事务和对应的信誉值对频谱占用情况进行全局决策，并根据全局决策结果更新自身的信誉值；接着感知用户将新区块广播到认知无线电网络中；最后其他感知用户验证发布的新区块，验证成功后将新区块接入本地区块链，并存储和更新全局决策结果和信誉值。本发明提高了频谱感知的安全性、全局决策的时效性和可靠性。

公开(公告)号：CN115601175A

公开(公告)日：2023-01-13

申请号：CN202211335966.1

申请日：2022-10-28

Applicant: 南京理工大学(CN)

Inventor： 刘嘉敏 ,  时龙 ,  李骏 ,  王喆

IPC: G06Q40/04 ,  G06Q50/06 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q20/40 ,  G06Q20/38 ,  G06N7/01

Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和贝叶斯博弈的碳排放权交易方法。方法为：首先建立分布式碳排放权交易平台，在平台中存储在线的厂商的碳排放权余量、碳排放权需求量以及初始报价，将合约存储在区块链系统中；然后买家或卖家发起交易申请，部署控制交易的智能合约，买卖双方进行碳排放权和碳价的协商，确定交易价格；接着买方将支付金额支付至智能合约，卖家签署碳排放权转让协议提交至智能合约，核查机构进行同步的信息更新，锁定交易双方的碳排放权账户；最后智能合约将买家的支付金额转入卖家的钱包，并发送碳排放权转移信息到买家，完成交易。本发明交易透明，数据的安全性和隐私性高，能够智能协助交易者进行定价，提高了交易双方的自身收益。

公开(公告)号：CN115442824A

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN202210986935.6

申请日：2022-08-17

Applicant: 南京理工大学

Inventor： 杨晨光 ,  钱玉文 ,  梅镇 ,  时龙 ,  李俊 ,  束峰

IPC: H04W24/02 ,  H04W4/44 ,  H04B7/145

Abstract: 本发明提出了一种基于无人机和智能反射面的隐蔽通信方法，包括：获取通信参数；计算各个信道的信道增益；计算用户的平均速率和窃听者的最佳检测错误概率；通过智能反射面相移约束、窃听者的最佳检测错误概率约束以及无人机飞行轨迹约束得到优化问题；通过逐次凸逼近交替迭代算法解决提出的优化问题，获得最优无人机轨迹和智能反射面相移；基站以最大发射功率发射，根据最优无人机轨迹和智能反射面相移，使无人机携带智能反射面按照最优飞行轨迹与用户通信。本发明采用噪声不确定模型，在窃听者已知所有用户位置的情况下，站在窃听者的角度推导出了窃听者的最优检测错误概率。