公开(公告)号：CN109951392A

公开(公告)日：2019-06-28

申请号：CN201910098823.5

申请日：2019-01-31

Applicant: 武汉大学

Inventor： 徐彦彦 ,  饶哲恒 ,  宋方振 ,  赵啸 ,  唐鑫

IPC: H04L12/733 ,  H04L12/723 ,  H04L12/725

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的中大型网络智能路由选择方法，可用于中大型网络中的智能流量控制。在网络流量控制中，提出一种递归式的分块思想，可根据不同的用户需求和计算能力，将大型网络有规则的拆分成子块，通过深度学习的方法学习子块中的流量模式特征，分析评价子块学习效果后，择优选择子块路由，补充剩余的路由步骤，输出相应整体路由。该方法不仅实现了路由选择中的数据降维，还可根据用户不同需求和差异性计算条件，智能、灵活的完成中大型网络中的路由选择问题，相较于已有方法，本发明提出的方法是一种具有更高路由准确度和更少的预测时间损耗的智能路由方法。

公开(公告)号：CN109951392B

公开(公告)日：2021-07-02

申请号：CN201910098823.5

申请日：2019-01-31

Applicant: 武汉大学

Inventor： 徐彦彦 ,  饶哲恒 ,  宋方振 ,  赵啸 ,  唐鑫

IPC: H04L12/733 ,  H04L12/723 ,  H04L12/725

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的中大型网络智能路由选择方法，可用于中大型网络中的智能流量控制。在网络流量控制中，提出一种递归式的分块思想，可根据不同的用户需求和计算能力，将大型网络有规则的拆分成子块，通过深度学习的方法学习子块中的流量模式特征，分析评价子块学习效果后，择优选择子块路由，补充剩余的路由步骤，输出相应整体路由。该方法不仅实现了路由选择中的数据降维，还可根据用户不同需求和差异性计算条件，智能、灵活的完成中大型网络中的路由选择问题，相较于已有方法，本发明提出的方法是一种具有更高路由准确度和更少的预测时间损耗的智能路由方法。

公开(公告)号：CN108959567B

公开(公告)日：2021-05-04

申请号：CN201810724726.8

申请日：2018-07-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 徐彦彦 ,  赵啸 ,  龚佳颖

IPC: G06F16/583 ,  G06F21/60 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明属于多媒体信息安全保护领域，具体涉及到一种基于词袋模型与最小哈希原理相结合的图像安全检索方法，可用于大规模图像的安全检索。内容拥有者将词袋模型和最小哈希原理结合，对图像特征构建安全索引；在图像特征的安全索引数据集中，引入噪声索引向量，并随机抽取部分视觉单词对应的索引向量构建安全索引表；将图像安全索引表和加密图像一起上载至云服务器。当用户请求检索时，云服务仅根据查询图像索引信息对索引表进行查找，根据索引向量之间的相似性，即可获得到要检索的图像。这种检索方法具有较高的效率，更适合大规模的数据集检索；并且基于SIFT描述符和二进制签名的特征向量能实现较高精度的匹配，且具有较高的检索精度。

公开(公告)号：CN108959567A

公开(公告)日：2018-12-07

申请号：CN201810724726.8

申请日：2018-07-04

Applicant: 武汉大学

Inventor： 徐彦彦 ,  赵啸 ,  龚佳颖

IPC: G06F17/30 ,  G06F21/60 ,  G06K9/62

CPC classification number: G06F21/602 ,  G06K9/6223

Abstract: 本发明属于多媒体信息安全保护领域，具体涉及到一种基于词袋模型与最小哈希原理相结合的图像安全检索方法，可用于大规模图像的安全检索。内容拥有者将词袋模型和最小哈希原理结合，对图像特征构建安全索引；在图像特征的安全索引数据集中，引入噪声索引向量，并随机抽取部分视觉单词对应的索引向量构建安全索引表；将图像安全索引表和加密图像一起上载至云服务器。当用户请求检索时，云服务仅根据查询图像索引信息对索引表进行查找，根据索引向量之间的相似性，即可获得到要检索的图像。这种检索方法具有较高的效率，更适合大规模的数据集检索；并且基于SIFT描述符和二进制签名的特征向量能实现较高精度的匹配，且具有较高的检索精度。