公开(公告)号：CN104539486A

公开(公告)日：2015-04-22

申请号：CN201510020431.9

申请日：2015-01-15

Applicant: 厦门大学 ,  厦门大学深圳研究院

Inventor： 谢怡 ,  郑涛 ,  袁鹏飞 ,  吴德文 ,  杨李冬 ,  薛国治

IPC: H04L12/26

Abstract: 本发明涉及一种基于TCP确认包对的端到端可用带宽估计方法，接收端每收到发送端发送的数据包后，向发送端返回ACK包对；发送端接收ACK包对，并记录ACK包对内部到达时间间隔，计算端到端带宽其中，BW为端到端带宽，L为ACK包对的大小，ΔT为ACK包对内部到达时间间隔；利用ACK包探测间隔模型计算背景流速率BWback；则端到端可用带宽AW＝BW-BWback。本发明改进了样本选择策略，引入了时延和(TDS)的概念，选择TDS最小的样本进行可用带宽估计有利于降低背景流对估计结果的影响，从而保证了带宽估计的准确性。将数据包对技术巧妙用于基于TCP的确认包(ACK)之中，用ACK包对代替包对技术中的探测包对，从而大大降低了带宽估计的开销，且有利于带宽估计的准确性。

公开(公告)号：CN113037709A

公开(公告)日：2021-06-25

申请号：CN202110144506.X

申请日：2021-02-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 谢怡 ,  孙学良 ,  张亦希 ,  吴德文 ,  文亚杰 ,  罗夏朴

IPC: H04L29/06 ,  G06F21/62 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种针对匿名网络的多标签浏览的网页指纹监控方法，适用于多个标签网页浏览的现实场景，同时兼容单标签网页浏览的特殊场景。本发明利用网页指纹识别技术，首先对多标签的网页流量进行基于块的最优分割，然后对分割后的标签网页流量进行准确的网页识别，即可监控在多标签情景下通过匿名网络浏览网页的行为。本发明以数据块而不是数据包为分割粒度来划分不同标签网页的网页流量，提升了分割的效率和网页识别的准确率，也体现了一定的鲁棒性。本发明使用同一个CNN分类器判定多标签浏览行为和分割每个标签网页流量，然后使用两个CNN分类器识别多个标签网页；本发明执行过程中，无需人工调整参数，CNN分类器训练快速收敛，且具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN113378680A

公开(公告)日：2021-09-10

申请号：CN202110610390.4

申请日：2021-06-01

Applicant: 厦门大学 ,  厦门市普识纳米科技有限公司

Inventor： 吴德文 ,  韩李翔 ,  陈嘉祥 ,  王思伟 ,  李超然 ,  刘国坤 ,  罗思恒 ,  曾勇明 ,  谢怡

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种拉曼光谱数据的智能建库方法，首先利用小波变换将原始拉曼光谱的一维序列信号变换为小波空间中的二维信号，然后输入生成对抗网络进行训练。生成对抗网络包括一个生成模型和一个判别模型，以两个模型对抗的形式训练；前者输入随机生成的向量产生生成光谱(二维格式)，后者输入原始光谱和生成光谱(二维格式)并判断输入是否为原始光谱。生成对抗网络的训练完成后，利用其中的生成模型产生大量的与原始光谱相似的生成光谱(二维格式)，并与原始光谱联合建立光谱数据库。该数据库以二维信号格式来存储光谱数据。本发明的方法解决了将深度学习应用于拉曼光谱分析领域时所面临的光谱数据采集难、成本高和耗时长等问题，推动了深度学习方法在光谱分析应用的落地。

公开(公告)号：CN109858477A

公开(公告)日：2019-06-07

申请号：CN201910104046.0

申请日：2019-02-01

Applicant: 厦门大学

Inventor： 谢怡 ,  王舒意 ,  戴平阳 ,  洪佩怡 ,  刘国坤 ,  吴德文

IPC: G06K9/20 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明涉及一种用深度森林在复杂环境中识别目标物的拉曼光谱分析方法，该方法包括：选择多个类别已知的样本，生成样本的拉曼谱图集，并对其中所有的拉曼谱图进行预处理，并把预处理后的拉曼谱图设为原始特征向量；深度森林模型的建立：使用多粒度扫描算法将原始特征向量转换为变换特征向量；样本分为训练集和验证集，通过训练集的样本逐级建立级联森林后，通过验证集的样本进行级联森林性能的判断，直至深度森林模型的分类准确率不再随着级联森林的级数增加而增加时，深度森林模型建立完成；通过深度森林模型对待测物质的拉曼谱图进行分类。本发明能从多种测试体系的拉曼光谱中准确识别所含的目标物质，且具有通用性、可扩展性和可伸缩性。

公开(公告)号：CN113378680B

公开(公告)日：2022-06-28

申请号：CN202110610390.4

申请日：2021-06-01

Applicant: 厦门大学 ,  厦门市普识纳米科技有限公司

Inventor： 吴德文 ,  韩李翔 ,  陈嘉祥 ,  王思伟 ,  李超然 ,  刘国坤 ,  罗思恒 ,  曾勇明 ,  谢怡

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明提出一种拉曼光谱数据的智能建库方法，首先利用小波变换将原始拉曼光谱的一维序列信号变换为小波空间中的二维信号，然后输入生成对抗网络进行训练。生成对抗网络包括一个生成模型和一个判别模型，以两个模型对抗的形式训练；前者输入随机生成的向量产生生成光谱(二维格式)，后者输入原始光谱和生成光谱(二维格式)并判断输入是否为原始光谱。生成对抗网络的训练完成后，利用其中的生成模型产生大量的与原始光谱相似的生成光谱(二维格式)，并与原始光谱联合建立光谱数据库。该数据库以二维信号格式来存储光谱数据。本发明的方法解决了将深度学习应用于拉曼光谱分析领域时所面临的光谱数据采集难、成本高和耗时长等问题，推动了深度学习方法在光谱分析应用的落地。

公开(公告)号：CN113037709B

公开(公告)日：2022-03-29

申请号：CN202110144506.X

申请日：2021-02-02

Applicant: 厦门大学

Inventor： 谢怡 ,  孙学良 ,  张亦希 ,  吴德文 ,  文亚杰 ,  罗夏朴

IPC: H04L9/40 ,  G06F21/62 ,  G06V10/26 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种针对匿名网络的多标签浏览的网页指纹监控方法，适用于多个标签网页浏览的现实场景，同时兼容单标签网页浏览的特殊场景。本发明利用网页指纹识别技术，首先对多标签的网页流量进行基于块的最优分割，然后对分割后的标签网页流量进行准确的网页识别，即可监控在多标签情景下通过匿名网络浏览网页的行为。本发明以数据块而不是数据包为分割粒度来划分不同标签网页的网页流量，提升了分割的效率和网页识别的准确率，也体现了一定的鲁棒性。本发明使用同一个CNN分类器判定多标签浏览行为和分割每个标签网页流量，然后使用两个CNN分类器识别多个标签网页；本发明执行过程中，无需人工调整参数，CNN分类器训练快速收敛，且具有鲁棒性。

公开(公告)号：CN107679569A

公开(公告)日：2018-02-09

申请号：CN201710886431.6

申请日：2017-09-27

Applicant: 厦门大学

Inventor： 谢怡 ,  游乔贝 ,  康怀志 ,  刘国坤 ,  吴德文 ,  孙锡龙

IPC: G06K9/62

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06K9/6256

Abstract: 基于自适应超图算法的拉曼光谱物质自动识别方法，涉及拉曼光谱。谱图预处理；谱图特征提取；物质分类识别。自动完成“谱图预处理→谱图特征提取→物质分类识别”的拉曼光谱分析完整过程，实现对物质自动识别。自适应的预处理和特征提取算法在大程度上自动地消除了体系和仪器对于物质识别的影响。特别是首次使用自动插值算法，对SERS样本进行数据统一规整，较好的解决采样频率对特征提取的影响，自动实现“跨仪器”SERS样本的物质识别分类，批量处理分析。自适应超图的分类算法通用性强，适用于复杂体系下的物质自动识别；无需根据体系或物质对算法参数进行调整。采用自适应超图的分类算法，无需根据体系或物质对参数进行调整。