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公开(公告)号：CN114710455B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210317839.2
申请日：2022-03-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种软件定义的大规模网络控制系统事件触发方法，首先建立软件定义网络与大规模网络控制系统集成的系统体系结构，基于该体系结构实现控制流与数据流的分离；引入集中式事件触发机制，建立基于软件定义网络的动态加权事件触发机制；本发明可以在保证系统的性能的同时实现经济有效的数据传输，有效解决传统集中式事件触发机制在大规模网络控制系统中应用带来的管理复杂性问题，高效节约网络带宽资源、降低网络负荷。
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公开(公告)号：CN116382073A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310160433.2
申请日：2023-02-24
Applicant: 南京理工大学 , 南京中新赛克科技责任有限公司 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于观测器的双动态事件触发控制器模型设计方法，S1、建立离散网络控制系统模型，并基于观测器建立控制器模型；S2、分别在传感器‑观测器网络和观测器‑控制器网络上引入动态事件触发机制；S3、基于欺骗攻击和DoS攻击对网络传输数据造成的影响建立网络攻击模型；S4、基于欺骗攻击、DoS攻击和双动态事件触发机制，设计基于观测器的双动态事件触发控制器模型；S5、基于Lyapunov稳定性理论，获取确保网络控制系统指数均方稳定的充分性条件；S6、求解线性不等式矩阵，获取观测器增益和控制器增益。本发明通过引入双动态事件触发机制，可以有效节省带宽，分别考虑欺骗攻击和DoS攻击，使得建立的双动态事件触发控制器模型具有一定的稳定性。
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公开(公告)号：CN112995154B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110175213.8
申请日：2021-02-09
Applicant: 南京理工大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种受非周期性DoS攻击的复杂网络同步控制方法，首先建立复杂网络系统模型和同步误差模型，引入事件触发机制，基于非周期性DoS攻击对网络传输数据造成的影响，建立网络攻击模型，在非周期性DoS攻击和事件触发机制下设计了复杂网络的同步误差模型；利用Lyapunov稳定性理论，得到确保系统指数稳定的充分性条件；最后求解线性矩阵不等式获取事件触发参数和控制器反馈增益；本发明可以有效节约网络带宽资源，提高传输信道的通讯能力,同时能够帮助网络化系统在应对网络攻击时仍保持稳定运行；引入事件触发机制，可以有效减轻网络传输的负担。
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公开(公告)号：CN112149010A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011199320.6
申请日：2020-11-01
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/9535 , G06Q50/14
Abstract: 本发明公开一种基于注意力机制的群体旅游路线推荐方法，包括如下步骤：获取不同景点之间的移动交通时间，每个景点的平均访问时间；根据用户历史旅游路线、群体历史旅游路线建立群体偏好模型；根据群体偏好模型，景点热度模型，构建景点效用函数模型；根据景点效用函数模型，群体旅游路线约束得到群体共同偏好最匹配的旅游路线作为最终向群体推荐的旅游路线。由于本发明的一种基于注意力机制的群体旅游路线推荐方法，采用了注意力机制，可以学习群体成员之间的交互关系，并为每个群体成员自动分配权重，获得更准确的群体偏好，本发明在群体旅游路线的时空约束条件下，最大化群体偏好，为群体成员推荐满意的旅游路线。
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公开(公告)号：CN104834709B
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201510214242.5
申请日：2015-04-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了种基于负载均衡的并行余弦模式挖掘方法,提出种并行余弦模式挖掘框架,该方法包括:首先对输入的超大规模事务数据集进行分片;然后使用Lucene索引工具为事务创建索引,并产生全局频繁项目列表;接着对进行负载均衡划分,即对进行分组;在此基础上,实现单个分组的聚集投影,并使用余弦模式挖掘算法获取局部有效信息;最后合并余弦模式产生最终的挖掘结果。该方法的优势如下:通过并行余弦模式挖掘方法挖掘大规模事务数据集,能够较好的实现负载均衡,使资源得到公平合理利用,提高了系统的计算性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112183875B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202011085876.2
申请日：2020-10-12
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0601
Abstract: 本发明公开了一种基于用户和产品层面的多因子在线购买行为转化预测方法，其特征在于它基于用户一系列页面访问事件，提取用户浏览历史中的预测因子，获得各预测因子导致的用户购买概率；结合产品层面的桥梁常数将获得的用户购买概率聚合获得用户转化基数η[t0:t0+△t](p)，η[t0:t0+△t](p)表示用户c在时间△t内购买产品p的概率。将本发明预测方法与5种基准方法预测结果进行误差分析，本发明预测方法的RMSE值最低、PCC值最高，表明本方法具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN113792144B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111087880.7
申请日：2021-09-16
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/126 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于半监督的图卷积神经网络的文本分类方法，为构建文本与文本之间的语义关系，采用BERT模型将文本进行编码成固定的向量，进而分析了文本与文本之间的相似关系，构建了文档‑文档之间的边关系。文本的特征表示可以依赖于相近的文档特征，利用图卷积神经网络聚合文档节点的邻居节点特征进行特征学习，增强目标文档节点的特征表示。采用GMNN模型，其不仅可以进行促进节点的特征学习还可以进行标签信息传播，有效的解决了标记数据稀疏的问题。
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公开(公告)号：CN112183875A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011085876.2
申请日：2020-10-12
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用户和产品层面的多因子在线购买行为转化预测方法，其特征在于它基于用户一系列页面访问事件，提取用户浏览历史中的预测因子，获得各预测因子导致的用户购买概率；结合产品层面的桥梁常数将获得的用户购买概率聚合获得用户转化基数η[t0:t0+△t](p)，η[t0:t0+△t](p)表示用户c在时间△t内购买产品p的概率。将本发明预测方法与5种基准方法预测结果进行误差分析，本发明预测方法的RMSE值最低、PCC值最高，表明本方法具有较高的准确性。
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公开(公告)号：CN112995154A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110175213.8
申请日：2021-02-09
Applicant: 南京理工大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种受非周期性DoS攻击的复杂网络同步控制方法，首先建立复杂网络系统模型和同步误差模型，引入事件触发机制，基于非周期性DoS攻击对网络传输数据造成的影响，建立网络攻击模型，在非周期性DoS攻击和事件触发机制下设计了复杂网络的同步误差模型；利用Lyapunov稳定性理论，得到确保系统指数稳定的充分性条件；最后求解线性矩阵不等式获取事件触发参数和控制器反馈增益；本发明可以有效节约网络带宽资源，提高传输信道的通讯能力,同时能够帮助网络化系统在应对网络攻击时仍保持稳定运行；引入事件触发机制，可以有效减轻网络传输的负担。
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公开(公告)号：CN111915395A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010648825.X
申请日：2020-07-07
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06Q30/06 , G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多视图注意力机制的旅游包推荐方法，通过借助深度学习技术来学习旅游包的统一表征，并依据在线旅游用户的长短期点击流数据来学习用户的兴趣表征产生推荐，该方法包含即旅游包编码和用户兴趣编码，在旅游包编码模块中，通过使用单词层面和视图层面的注意力网络从旅游包的属性中选择重要的单词和视图来学习统一的旅游包表征，在用户兴趣编码模块中，通过带有旅游包层面的注意力机制的递归神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)来学习用户偏好的动态演化，本发明还提出了一种门结构融合方法用于集成用户的长期和短期偏好以学习用户的表征。本发明的基于多视图注意力机制的旅游包推荐方法能有效地挖掘出负样本中的有用信息，降低了模型训练的计算成本。
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