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公开(公告)号：CN113537313B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110736686.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，针对不平衡数据集中的少类样本构建包含生成器和判别器的WGAN模型。生成器生成数据，再利用判别器对生成的新数据和原始数据进行判断，进而将判别结果以代价的形式反馈给生成器，使生成器生成与原始数据更相近的新数据。在WGAN模型训练过程中，生成器和判别器交替训练，每一轮以判别器的代价函数收敛作为生成器和判别器训练平衡的纳什均衡点，指导生成器和判别器的训练更替。本发明提出的基于WGAN训练收敛的不平衡数据集分析方法，可以通过生成大量少类样本，与原始样本融合，实现数据集的平衡，当基于浅层机器学习算法对数据分类时，实现对原始少类数据的高效正确检测。
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公开(公告)号：CN110166436B
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN201910313667.X
申请日：2019-04-18
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开采用随机选择进行动态调度的拟态Web网关系统及方法。本发明系统模分发模块、多模判决模块、安全Cookie生成模块、安全Cookie解码模块、异构服务器池组、后台服务器动态切换模块组、数据库同步模块、安全Cookie数据库组、安全配置策略。本发明通过对服务器进行异构集成，利用随机选择技术实现执行体组动态切换，通过Cookie映射实现一种拟态Web网关系统。本发明实现了基于动态异构冗余的Web网关，其利用动态调度和异构冗余技术，动态切换后台执行体，降低了网站系统被攻破的风险和损失，而且能更加准确地判断攻击行为，及时作出应对措施。
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公开(公告)号：CN111340119A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010131033.5
申请日：2020-02-28
Applicant: 杭州电子科技大学 , 浙江省电子信息产品检验研究院
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于SVD的高斯混合模型参数初始化方法，包括计算模型分量的初始值，每个模型分量的混合系数、均值和协方差。本发明所属技术领域为大数据分析和建模领域，在采用GMM建立概率聚类模型之后，采用SVD分解数据矩阵，实现对数据集合的初始分类，得到模型分量初始值；再针对分类子集计算混合系数、均值和协方差，作为GMM模型的各参数初始值。本发明提出的基于SVD初始化方法，不仅不依赖人为主观性和系统随机性，能够通过算法客观、自动地计算出参数的初始值，而且计算复杂度较低、消耗的时间和系统资源较少，还对不同应用场景的数据分析和建模具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN102914574A
公开(公告)日：2013-02-06
申请号：CN201210424853.9
申请日：2012-10-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G01N27/26
Abstract: 本发明涉及一种二氧化硫气体浓度探测电路。本发明包括微控制器、电源电路、信号调理电路、模数转换电路、存储电路、调试接口电路和状态指示及按键电路。信号调理电路、模数转换电路与微控制器IIC接口信号连接，存储电路与微控制器I/O口信号连接，调试接口电路与微控制器调试接口信号连接，状态指示及按键电路与微控制器I/O口信号连接，模数转换电路还与信号调理电路信号连接。本发明信号放大倍数可灵活调整且传感器读数矫正方便。
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公开(公告)号：CN114301667B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202111617202.7
申请日：2021-12-27
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于WGAN动态惩罚的网络安全不平衡数据集分析方法，针对不平衡数据集中的少类样本构建WGAN模型。在判别器损失函数中添加一项惩罚项，约束损失函数的梯度范数，惩罚项在真实数据分布上叠加一个随机分布作为过渡分布，惩罚项的系数为真实分布与生成分布之间的均方距离。在模型训练过程中，两个数据分布之间的均方距离不断变化，即对判别器损失函数的惩罚是动态更新的，有助于提高模型训练的稳定性和效率。本发明提出的基于WGAN动态惩罚的网络安全不平衡数据集分析方法，通过生成大量少类样本，与原始样本融合，实现数据集的平衡。在基于浅层机器学习算法对数据分类时，实现对原始少类数据的高效正确检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110276248A
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201910388826.2
申请日：2019-05-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于样本权值分配和深度学习的人脸表情识别方法。本发明首先通过裁剪和进行随机镜像方法，获得了预处理后的训练集，并使用VGG-11网络模型对训练集进行k折交叉验证，获得每一个训练样本的权值参数，并且在识别模型建立过程中，设计了自适应Inception-Resnet网络结构，并使用训练样本的权值参数作为训练参数设计损失函数，优化了识别模型。本发明通过提出一种基于交叉验证的数据权重分配方法，减少异常样本对网络的干扰，并且设计了一个自适应Inception-Resnet网络，使网络中的分支能够自动调整权重，减少过拟合。
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公开(公告)号：CN107393518A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710572825.4
申请日：2017-07-14
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种智能钢琴音律识别和自动调整系统及方法。本发明中的手机移动端通过WIFI模块连接主控制模块，将MIDI音乐文件传入主控制模块并启动工作，主控制模块将受到的MIDI文件进行解析并且包装成音符数据包，通过CAN总线模块将音符数据包对应分发到分控微处理器模块，分控制模块在其引脚形成对应的PWM波形输出到电磁螺线驱动模块，并由电磁螺线驱动模块驱动对应琴键发声，最后由音律传感器模块解析、评价音律质量，再将音律修改建议发回到主控板，重新对MIDI音乐文件的解析和播放进行调整。本发明大大减少了智能钢琴系统开发者的工作量并明显提高了智能钢琴的演奏质量。
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公开(公告)号：CN103368751B
公开(公告)日：2016-06-22
申请号：CN201310276000.X
申请日：2013-07-01
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: Y02D70/20
Abstract: 本发明公开了一种面向传感器网络的非接触式充电节点部署方法。本发明在网格化传感器节点所分布区域的基础上，选择最优网格点作为部署下一个充电节点的位置，直到所有传感器节点均被充电；在选择最优网格点时，若在某个网格点部署充电节点，在该充电节点充电负荷不超过可调度充电负荷上界的情况下，其负责充电的传感器节点数目最大，则选择此网格点作为该充电节点的部署位置。本发明能够保证所有传感器节点获得持续能量补充而不断电的同时最小化充电节点数量。
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公开(公告)号：CN102685917B
公开(公告)日：2014-12-31
申请号：CN201210179612.2
申请日：2012-06-04
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种面向容量扩展的无线传感网多信道调度方法。本发明采用粗粒的信道分配方法，即给每棵子树分配不同的信道，通过引入协调节点，来减少节点信道切换次数和工作在不同信道上节点间的通信频率，从而使各子树的网络负载达到平衡，提高整个网络的吞吐量。本发明方法简单，不需要复杂的计算和存储空间，较适合无线传感器网络。
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公开(公告)号：CN112488149B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202011209655.1
申请日：2020-11-03
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/048 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于1D‑CNN特征重构的网络安全数据分类方法，包括模型的构建与训练优化，具体为首先利用特征之间的相关性矩阵构建1D‑CNN深层学习模型，通过卷积、池化和全连接的全局卷积操作，生成低维的重构特征，完成数据的降维重构。再利用传统的浅层机器学习算法构建安全数据分类模型，实现对网络安全大数据中的威胁行为检测。本发明提出的基于1D‑CNN的特征重构方法，可以控制重构特征的维度，实现数据降维，不仅简化了深度学习的运算过程，还提高了模型的运算效率，在卷积层中利用特征之间的相关性，提高了重构特征之间的关联性，使分类结果更加准确。
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