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公开(公告)号：CN119577598A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625315.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 基于注意力机制的CNN‑XGBoost的电力负荷预测方法，获取相关历史负荷数据和特征数据，并进行数据相关性分析，在此基础上利用CNN在特征提取上的优势，使用CNN构造特征提取模块，并针对传统的卷积神经网络无法区分提取出来的特征是否对预测有效的问题，引入Attention(注意力机制)，赋予特征不同的权重，区分对输出贡献程度不同的特征，对提取出的特征进行有意识的侧重，发掘提取出的特征与标签的关系，再结合XGBoost算法，将提取的特征输入XGBoost结构中进行短期负荷预测，本方法能够综合CNN算法在特征提取方面的优势和XGBoost算法针对非线性负荷预测精度高，预测收敛速度快的优点，提高全网用电短期负荷预测的准确率和稳定性。
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公开(公告)号：CN117977587B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410390633.1
申请日：2024-04-02
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电力负荷的智能预测领域，其具体地公开了一种基于深度神经网络的电力负荷预测系统及方法，其将采集到的待预测电力系统的历史电力负荷数据和与之相关的影响因素数据作为输入数据，然后利用深度学习技术分别对这些输入数据进行特征提取和分析，并结合这些特征得到待预测电力系统未来一段时间内电力负荷的负荷曲线。这样，根据未来一段时间内电力负荷的负荷曲线，可以实现电力系统的负荷预测，从而为电力系统的运行和调度提供参考依据。
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公开(公告)号：CN117978551B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410372677.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H02J13/00 , H04L41/0631 , H04L67/12 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及智能分析领域，其具体地公开了一种变电站监控网络的交互异常行为分析方法，其通过获取多个变电站设备的预定时间段多个预定时间点的数据流量包和报文交互历史数据，并采用深度学习技术和数据处理方法，来生成变电站监控网络中变电站设备的异常行为类型标签和对应的设备类型。通过这种方法可以提供更准确的描述和表示变电站设备之间的交互关系，从而能够更精确地检测和识别异常行为，以便及时发现和识别异常行为，提前采取相应的措施，防止潜在的故障或安全问题，从而提升变电站监控网络的安全性、可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN117978551A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410372677.1
申请日：2024-03-29
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H02J13/00 , H04L41/0631 , H04L67/12 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及智能分析领域，其具体地公开了一种变电站监控网络的交互异常行为分析方法，其通过获取多个变电站设备的预定时间段多个预定时间点的数据流量包和报文交互历史数据，并采用深度学习技术和数据处理方法，来生成变电站监控网络中变电站设备的异常行为类型标签和对应的设备类型。通过这种方法可以提供更准确的描述和表示变电站设备之间的交互关系，从而能够更精确地检测和识别异常行为，以便及时发现和识别异常行为，提前采取相应的措施，防止潜在的故障或安全问题，从而提升变电站监控网络的安全性、可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN114827273B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202210322530.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/60 , H04L41/0226 , H04L49/00
Abstract: 本发明公开了基于时延优化的虚拟网络映射算法，包括如下步骤：步骤1.建立虚拟网络映射的模型；步骤2.对虚拟节点和物理节点进行重要度排序；步骤3.进行虚拟网络节点映射；步骤4.进行虚拟链路映射。考虑节点位置约束以体现节点在网络拓扑中的重要性，本发明所提算法在节点排序算法中将链路时延和节点处理时延加入节点排序值，采用时间窗内批量处理虚拟网络请求的方法；相比传统算法，在网络平均传播时延方面做出了优化，并且强调了节点在局部拓扑中的重要性。仿真结果表明，本发明所提算法在QoS方面优于传统的虚拟网络映射算法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115453885A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211221822.3
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种重放攻击下基于事件触发机制的T‑S模糊系统控制方法，包括如下步骤：步骤S1引入事件触发机制；步骤S2设计重放攻击对传输数据的影响方式；步骤S3设计闭环模糊控制系统模型；步骤S4构造Lyapunov函数获取闭环模糊控制系统渐进稳定的充分条件；步骤S5联列并求解线性矩阵不等式获取并行分布补偿控制器增益。本发明通过采用事件触发机制来提高资源利用率，在节省了有限的带宽资源的同时，保证了网络控制系统在重放攻击影响下的安全、稳定运行。
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公开(公告)号：CN109598685B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201811417236.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出的一种基于beeps滤波红外图像细节增强方法，包括以下步骤：将原始红外图像转换成14‑16bit的基础图像；使用beeps算法对基础图像进行滤波，提取出基频图像和细节图像；对基频图像和细节图像分别进行增强处理；将增强处理后的基频图像和细节图像进行结合，得到增强红外图像。本发明首次将beeps算法应用到红外图像细节处理上，克服了现有图像结合技术中会使局部像素突变或模糊的特点，很好增强了原始图像的细节，明显节省了计算效率，在时间上有数量级的提升，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN109636740B
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN201811345301.2
申请日：2018-11-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种红外图像多尺度智能化非均匀性校正方法，涉及图像探测与处理技术领域，红外图像中的非均匀性会导致图像质量和显示严重降低，基于场景的非均匀性校正已经成为处理非均匀性的一种非常有效的方法，本发明提出了一种采用时域投影的基于场景配准的非均匀性校正方法以及其在硬件设备上的具体实现。发明了一个新的投影估计量来计算相邻帧的相对位移，利用一个行和列向量来分别计算行、列方向的位移且不会降低精度。还发明了一种改进的增益系数校正方法，它是用校正过的偏移系数来校正增益系数。本发明具有精度高、收敛速度快、计算量小、存储量低等优点，并已在小体积、低功耗的单一核心的FPGA上实现。
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公开(公告)号：CN114827273A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210322530.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/60 , H04L41/0226 , H04L49/00
Abstract: 本发明公开了基于时延优化的虚拟网络映射算法，包括如下步骤：步骤1.建立虚拟网络映射的模型；步骤2.对虚拟节点和物理节点进行重要度排序；步骤3.进行虚拟网络节点映射；步骤4.进行虚拟链路映射。考虑节点位置约束以体现节点在网络拓扑中的重要性，本发明所提算法在节点排序算法中将链路时延和节点处理时延加入节点排序值，采用时间窗内批量处理虚拟网络请求的方法；相比传统算法，在网络平均传播时延方面做出了优化，并且强调了节点在局部拓扑中的重要性。仿真结果表明，本发明所提算法在QoS方面优于传统的虚拟网络映射算法。
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公开(公告)号：CN109871903A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910179602.0
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于端到端深度网络与对抗学习的目标检测方法。以SSD为基础，利用低卷积层拥有小局部感知野的特点，通过逆卷积结构将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合，达到提升目标检测算法的平均精准度的目的。此外，通过RPN网络得到粗粒度的候选框信息，在基本特征层生成候选框之后添加一个二分类判别，然后再通过常规的回归支路进行进一步回归从而得到更加精确的检测框信息。同时针对于SSD算法对部分遮挡目标的检测效果不好问题，提出了通过在特征图上添加遮挡掩码(Mask)来实现特征的部分遮挡，以达到对抗学习的作用。
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