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公开(公告)号：CN104113884A
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201310134906.8
申请日：2013-04-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W28/22
Abstract: 本发明公开了一种无线网络中实时多媒体传输速率控制机制，利用无线网络下TCPVeno如何区分拥塞丢包和无线链路错误丢包的方法，对有线网络环境下的TFRC算法进行改进，提出了无线网络环境下基于RTCP报文反馈的W-TFRC算法：在区分出丢包原因后，剔除该无线丢包对速率控制机制的影响：具体就是重新计算得到拥塞丢包的丢失事件率，而不是采用总丢包的丢失事件率。本发明更好地解决了将有线网络的控制算法应用到无线网络下由于丢包原因误判从而造成发送速率持续维持在低水平而得不到提高的问题，在TCP友好性、公平性、鲁棒性、吞吐量、丢包等方面均有良好的表现。
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公开(公告)号：CN114792974B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202210445729.4
申请日：2022-04-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种互联微电网能源优化管理的方法。在一天中进行多轮优化管理，每轮根据互联微电网的状态调节功率可控设备的功率，然后根据互联微电网的拓扑结构对仍然未被消纳的功率在微电网之间进行调度，实现互联微电网的供需平衡。该方法主要包括以下步骤：将微电网中的设备分为功率可控设备和功率不可控设备，构造一轮互联微电网的能源优化管理的成本函数。该方法不需要建立复杂的物理模型，以数据为驱动训练网络，使网络逐步学习以最小成本实现互联微电网供需平衡的最优控制策略，避免了资源的浪费。
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公开(公告)号：CN113902578B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202111227589.5
申请日：2021-10-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q50/00 , G06F18/214 , G06F16/9536 , G06F16/21
Abstract: 本发明公开了一种动态社交网络中商品传播最大化方法、系统、装置及存储介质，属于数据收集技术领域，包括：通过影响因子和易感因子的估计值获取影响力历史探索值；通过影响力的历史探索值和置信区间计算得到影响力估计值，从而得到影响力估计值集合，通过离线求解方法得到初始种子用户集合后投放至社交网络，获得激活用户集合和滑动窗口均值；响应于监测到网络发生变化，发出遗忘指令，使影响因子和易感因子忘记历史训练结果以适应新的网络，继续传播；响应于监测到网络未发生变化，更新滑动窗口均值、影响因子和易感因子，继续传播；解决了社交网络结构已知，边上的影响力未知的商品扩散最大化问题，适应了网络发生变化的情况。
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公开(公告)号：CN114861774A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210410643.8
申请日：2022-04-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种电网中虚假数据识别方法及系统，其中方法包括：获取待识别样本；预处理获取的待识别样本，获得待识别样本序列；将待识别样本序列输入训练好的自动编码器模型获得重构数据Ⅰ，并计算重构数据Ⅰ与待识别样本序列的重构误差Ⅰ；判断重构误差Ⅰ与预设的动态阈值序列的大小，若重构误差Ⅰ大于等于动态阈值序列中对应的阈值，则输出虚假数据告警信号；所述预设的动态阈值序列包括全天各采样时刻对应的阈值。本发明能够实时识别检测电力系统中的虚假数据。
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公开(公告)号：CN113722591A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111011484.6
申请日：2021-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06N3/08 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种在线课程推荐方法，所述推荐方法包括：预先以课程、学生、学校和老师为节点，建立课程分别关于学生、学校和老师的实体关系模型；根据建立的实体关系模型，获取与待推荐课程的目标学生相关联的课程关联节点信息；计算目标学生和每个课程关联节点的多跳信息传播向量，并以此作为目标学生和课程关联节点的表征向量；根据目标学生的表征向量和每个课程关联节点的表征向量，完成对目标学生推荐课程；可利用课程分别与学生、学校和老师之间的实体关系，来综合考量对学生进行推荐的课程，可综合利用多实体之间的关系，提高课程推荐的准确性，同时，在每一轮推荐后，系统利用学生的反馈对推荐模型进行更新，保证了推荐的实时性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222692A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110461325.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了商品在线推荐方法和系统，根据用户关系建立用户间动态影响力矩阵，在一轮推荐中根据选定用户对于推荐的商品反馈，以及被推荐商品的特征向量对该用户潜在偏好向量的推测进行更新，根据本轮推荐的准确程度，更新动态影响力矩阵，最后基于该动态影响力矩阵更新对其余用户潜在偏好向量的预测。进入下一轮推荐。该方法能够充分利用不同用户被推荐次数不同所产生的重尾特性，根据推荐系统对于用户偏好向量掌握的准确程度不同，更新不同用户的影响力，使针对单个用户的推荐能够有效更新其他用户的潜在偏好向量，从而实现推荐资源的高效利用。
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公开(公告)号：CN109558747B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201811352857.4
申请日：2018-11-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种智能电网中隐私兼容的数据收集和支付方法，包括由一个可信任的第三方平台收集由智能电表发送的用户的下一周期的用电需求；接着ISO(Independent system operator)平台向第三方平台提出所需要的数据的准确率，并按照与数据准确率成正比的关系向第三方平台支付一定费用；其次第三方平台按照ISO提出的准确率计算在差分隐私保护机制中所需要向用户加入的噪声量，再将加噪后的数据发布给ISO，并将ISO支付的费用按与每个用户数据加入的噪声量成反比的关系将ISO支付的费用补偿给用户。本发明采取了差分隐私保护机制保护用户隐私，并且形成了完善的数据收集发布与费用支付流程，能够在保护用户隐私的同时满足ISO对数据质量的需求，并且合理公平的支付与分配费用。
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公开(公告)号：CN112347088A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011171542.7
申请日：2020-10-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/215 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了一种数据可信度优化方法、存储介质和设备，所述方法包括以下步骤：计算每个数据提供者提供的数据与真相之间的误差，对所述误差的方差进行区间估计，获得所述方差的置信区间，根据所述置信区间的上限，获得数据提供者的可信度；所述误差为数据提供者提供的数据与真相之间的差值；实时获取某时刻，数据提供者对于目标对象集提供的实时数据集，并根据所述数据提供者的可信度，计算出所述目标对象的聚合真相；计算该时刻，数据提供者提供的实时数据与聚合真相之间的实时误差，并根据所述实时误差计算出数据提供者的实时可信度，将所述数据提供者的可信度更新为实时可信度，用于下一时刻的真相聚合。本发明可对动态的长尾数据进行准确并且高效地聚合。
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公开(公告)号：CN109993416A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910182316.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种移动众包系统中基于工人可信度的激励机制实现方法。该方法首先由平台发布任务，工人通过移动设备的GPS获取自己位置信息并上传至平台可成为候选人；平台先通过工人与任务地点间的距离进行一次筛选，然后根据工人可信度进行二次筛选，在预算有限的条件下雇佣可信度高的工人，确保任务完成质量。然后平台根据雇佣工人的可信度评估其预期贡献，根据工人上传的观测数据估测任务真值并评估工人的实际贡献。最后平台依据贡献大小成比例的进行奖赏分配，且比较每个工人的预期贡献和实际贡献，只有当实际贡献不少于预期贡献时，工人才可以获得最大奖赏，以此激励工人参与并且防止工人为了获取报酬的恶意欺骗行为。
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公开(公告)号：CN109886109A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910041967.7
申请日：2019-01-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的行为识别方法，行为识别分为训练阶段和识别阶段，在训练阶段，对加速度传感器采集的三轴加速度数据预处理之后提取合加速度值，即xyz三轴加速度平方和的均方根值，然后对合加速度值进行STFT变换以提取数据中时间和频率之间的关系，将STFT序列的能量谱和每次采集数据对应的行为标签作为行为识别模型的训练集输入；行为识别模型采用基于LSTM单元的DRNN网络，使用训练集数据训练初始模型，选择测试集分类正确率最高的训练模型应用于识别阶段。该方法相对与已有方案而言，识别的准确度更高，且功耗较低，适合工作在资源受限的智能终端。
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