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公开(公告)号：CN115967568A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211671816.8
申请日：2022-12-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于涉及物联网领域和区块链技术领域，公开了一种基于区块链和群签名机制的跨链访问控制方法，包括：初始化阶段：进行联盟链的构建和群签名群组的初始化工作，引入一条联盟链，联盟链的联盟节点包括各个链所选出的跨链代理节点和群签名群组管理员；访问控制阶段：区用户A发起跨链访问请求，群签名群组的群成员监听到链上的跨链访问请求事件，对访问请求信息进行审核，区块链B的跨链代理节点监听到联盟链上的授权事件，获取跨链请求相关信息和签名，从中提取需要的信息。该方法引入访问控制，确保跨链交互过程的通信安全，解决跨链数据交换的安全性和可信度问题，从而实现更有效的跨链访问控制。
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公开(公告)号：CN115062690A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210566773.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于域自适应网络的故障诊断方法，利用域特定注意力机制对轴承数据的低层特征进行重点关注。该域特定注意力机制包括两个子模块：通道注意力子模块和空间注意力子模块。通道注意力子模块通过对数据特征张量的通道层面进行关注，找到什么是感兴趣的信息，而空间注意力子模块关注的是数据空间层面，找到哪里是感兴趣的信息。通过域特定注意力模块可以有效提取数据的低层特征。构建的三层特征校正模块用于进一步减小源域和目标域的特征分布差异，利用最大均值差异度量源域和目标域的特征差异，然后将目标域特征通过特征校正模块获得和源域特征相似的分布，最终使得诊断模型可以很好地作用于目标域的故障诊断。
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公开(公告)号：CN114816983A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210231504.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合项目对抗学习的跨项目软件缺陷预测方法，使用对抗学习的来改进特征学习的过程，以极大极小博弈的策略使得项目内的原始特征和重构特征难以判别，更好地保留原始鉴别特征。通过生成模型与判别模型的相互作用，在保留原始鉴别特征的同时，不同项目间的分布差异得到了有效的减小。值得注意的是，为了更充分利用不同项目间的信息，本发明提出了一种将源项目与目标项目按照随机比例进行混合的训练方法，通过该方法使得域分类器有了更加强大的判别能力，也为训练集数据不充足提供了一个可靠的解决方法。通过这种方式将增加了模型的泛化能力，使得模型通过在有标签源项目上训练更容易捕捉域间不变性特征。
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公开(公告)号：CN114816983B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210231504.9
申请日：2022-03-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/36 , G06F18/241 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于混合项目对抗学习的跨项目软件缺陷预测方法，使用对抗学习的来改进特征学习的过程，以极大极小博弈的策略使得项目内的原始特征和重构特征难以判别，更好地保留原始鉴别特征。通过生成模型与判别模型的相互作用，在保留原始鉴别特征的同时，不同项目间的分布差异得到了有效的减小。值得注意的是，为了更充分利用不同项目间的信息，本发明提出了一种将源项目与目标项目按照随机比例进行混合的训练方法，通过该方法使得域分类器有了更加强大的判别能力，也为训练集数据不充足提供了一个可靠的解决方法。通过这种方式将增加了模型的泛化能力，使得模型通过在有标签源项目上训练更容易捕捉域间不变性特征。
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