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公开(公告)号：CN118094188A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410228869.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及一种基于元学习的小样本加密流量分类模型训练方法，包括以下步骤：获取小样本加密流量数据，构建元训练任务集合和元测试任务集合，其中每个元训练任务和元测试任务均包括支撑集和查询集；利用元训练任务的支撑集训练基学习器，并在训练完成的基学习器上计算查询集的分类损失之和；随机初始化与基学习器结构一致的元学习器，根据查分类损失之和计算元学习器的参数梯度，并根据参数梯度迭代更新参数；基于元测试任务的支撑集对迭代更新后的参数进行微调，完成训练过程，其中微调后的元学习器为最终的加密流量分类模型。与现有技术相比，本发明具有提高小样本加密流量分类准确度等优点。
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公开(公告)号：CN117892127A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410059055.3
申请日：2024-01-15
Applicant: 上海大学
IPC: G06F18/214 , G06F40/58 , G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种基于文言文增强的手语翻译模型训练方法、设备及介质，该方法包括：获取现代文、文言文数据集和分词后的现代文、手语对齐的数据集，对现代文、文言文数据集进行预处理，获得现代文、文言文对齐的翻译数据集；构建文言文翻译模型，并采用翻译数据集训练，其中文言文翻译模型包含多个Transformer模块；基于现代文、手语对齐的数据集初始化词嵌入层和输出层；提取训练好的文言文翻译模型中的多个Transformer模块，与初始化后的词嵌入层和输出层进行拼接，得到迁移后的手语翻译模型；基于现代文、手语对齐的数据集对手语翻译模型进行微调，完成训练过程。与现有技术相比，本发明具有翻译精度高、易于训练等优点。
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公开(公告)号：CN113306566B
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202110664782.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于嗅探技术的车辆行人碰撞预警方法及装置，方法步骤为：在车辆上装载嗅探技术设备，用1，6，11三个无重叠的频率范围信道侦听，实时快速的捕获到附近无线终端的MAC地址及RSSI值，对获取到的RSSI值进行Kalman滤波处理，平滑随机噪声，预测终端的未来走向，根据RSSI值与距离的转化公式计算无线访问接入点(WirelessAccess Point，AP)与无线终端的距离；同时检测自车行驶速度，构建随自车车速动态变化的安全距离模型；对安全预警距离内的MAC地址进行统计，并预测其是否有碰撞可能性。本发明能在低成本情况下有效提高预警效率，降低事故发生概率。
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公开(公告)号：CN113306566A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110664782.9
申请日：2021-06-16
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于嗅探技术的车辆行人碰撞预警方法及装置，方法步骤为：在车辆上装载嗅探技术设备，用1，6，11三个无重叠的频率范围信道侦听，实时快速的捕获到附近无线终端的MAC地址及RSSI值，对获取到的RSSI值进行Kalman滤波处理，平滑随机噪声，预测终端的未来走向，根据RSSI值与距离的转化公式计算无线访问接入点(WirelessAccess Point，AP)与无线终端的距离；同时检测自车行驶速度，构建随自车车速动态变化的安全距离模型；对安全预警距离内的MAC地址进行统计，并预测其是否有碰撞可能性。本发明能在低成本情况下有效提高预警效率，降低事故发生概率。
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公开(公告)号：CN114510732B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210106390.5
申请日：2022-01-28
Applicant: 上海大学
IPC: G06F21/60 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种基于增量学习的加密流量方法，涉及网络分类流量领域，包括步骤一、对原始流量进行预处理，转换生成三通道RGB图像数据集；步骤二、构建针对小尺寸流量图片的深度残差网络；步骤三、将部分类样本输入深度残差网络训练，实现加密流量分类；步骤四、更新网络模型及参数，训练一种基于类别平衡的损失函数，使其最小化；步骤五、在内存中筛选具有代表性的旧样本，保留旧样本学习经验；步骤六、重复上述步骤三、步骤四、步骤五。本发明能够有效的从动态增长的加密流量数据中实现增量学习，并提高其分类准确率，同时避免模型对新样本的倾斜。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116415208A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310373516.X
申请日：2023-04-10
Applicant: 上海大学 , 林克斯智能系统(成都)有限公司
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2113 , G06N20/20 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及一种基于改进SVR的除湿系统湿度预测方法及系统，其中方法包括：获取湿度数据以及除湿系统的控制数据，形成数据集；基于窗口四分位法和S‑G滤波器法进行湿度数据处理，将数据集拆分成训练集、验证集和测试集；利用随机森林算法筛选出数据集中重要度高的特征数据；利用支持向量回归SVR模型在训练集上训练模型，利用网格搜索法优化支持向量回归SVR模型的惩罚因子C和核参数γ，通过验证集验证得到最优参数，训练出支持向量回归最优湿度预测模型；利用测试集对除湿系统湿度预测结果进行评估。与现有技术相比，本发明能够在小样本数据集上快速训练出高精度的湿度预测模型，提高了电力系统中除湿系统湿度预测的快速性和准确性。
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公开(公告)号：CN105682134A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610181204.9
申请日：2016-03-28
Applicant: 上海物联网有限公司 , 上海大学 , 中国科学院上海微系统与信息技术研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于WIFI的智能终端实时嗅探方法及系统，系统包括主控模块、WIFI模块、存储模块、通信模块、电源模块、显示模块；所述主控模块用于控制其他模块工作，所述WIFI模块用于抓取空口WIFI数据包后解析，获取解析后的数据并存储，所述存储模块用于存储检测程序和数据，所述通信模块用于将数据传输到服务器，所述电源模块用于给其他模块提供电压，所述显示模块用于显示各个模块的工作状态。本发明中WIFI模块在固定信道侦听空口数据包，避免了信道切换开销，提高系统检测效率，降低了系统开销，检测精度高。
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公开(公告)号：CN101079863A
公开(公告)日：2007-11-28
申请号：CN200710042745.4
申请日：2007-06-26
Applicant: 上海大学
Abstract: 本发明涉及一种正交频分复用系统中的频域均衡器设计方法。本发明的设计方法是利用MMSE准则来求取最佳的频域均衡器抽头权系数表达式，包括频域均衡器的前向系统和补偿系统，求得的频域均衡器在MMSE准则下能完全消除ISI和ICI构成的残留干扰功率，同时还能有效的抑制残留的噪声功率，即一个最优的频域均衡器。频域均衡器改进模型的结构并不复杂，计算复杂度也很低，正常工作只需要用信道估计和信噪比估计来确定频域均衡器的抽头权系数。这种设计的频域均衡器在CP长度小于信道冲激响应长度的情况下工作性能非常鲁棒，在不增加CP长度的情况下能保持良好的性能，提高了系统的频带利用率。
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公开(公告)号：CN113609143B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202110840372.5
申请日：2021-07-24
Applicant: 上海大学
IPC: G06F16/23 , G06F16/22 , G06F16/958 , H04L67/02 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种消防物联网系统传感器远程参数配置方法。本发明方法采用的配置系统包括设备、传感器、数据缓存模块Redis、管理器和存储数据库MySQL。传感器与设备连接，用来采集该设备的数据。数据缓存模块Redis通过订阅方式接收传感器发送的数据，将数据解析后通过发布方式上传到MySQL数据库和管理器，实现数据的实时报警与推送。管理器根据传感器采集到的数据对其阈值进行计算更新，Redis订阅到新的阈值，发布到传感器，实现传感器远程参数配置。本发明针对部署场景的碎片化特性下，传感器需要反复调试确定阈值的问题，添加了传感器参数远程配置的功能，能够根据环境自动调节上传阈值，从而降低了管理维护成本。
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公开(公告)号：CN113780059B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202110840331.6
申请日：2021-07-24
Applicant: 上海大学
IPC: G06V40/20 , G06V20/40 , G06V10/44 , G06V10/62 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征点的连续手语识别方法，首先将手语视频分割为视频帧，通过人体姿态识别模型提取视频帧中人物身体、双手、脸部的特征点，利用自适应图卷积网络提取特征点的特征，将手语视频对应的句子标签编码为单独的词向量；然后将上述视频特征向量和词向量同时输入基于自注意力机制的编解码网络，获得每个视频帧所对应的单词概率分布矩阵，再通过集束搜索算法进行搜索得到翻译后的句子；最后利用连接主义时间分类算法训练模型，优化视觉特征和单词特征与句子之间的映射。本发明加入手语识别需要的手动与非手动特征，利用视频特征与句子之间的对齐算法，增强了手语翻译的准确性与流畅性，对聋哑人和外界沟通具有重要的价值。
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