公开(公告)号：CN119887582A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510370165.6

申请日：2025-03-27

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 廖苗 ,  张添铸 ,  龚波 ,  梁伟 ,  赵于前

IPC: G06T5/73 ,  G06T5/60 ,  G06T5/50 ,  G06T3/4038 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及计算机图像处理技术领域，具体公开了一种基于拉普拉斯金字塔的双分支去雾方法，包括如下步骤：S1、建立包含原始清晰图像和对应的有雾图像的训练数据集A；S2、对输入图像进行裁剪和数据增强处理；S3、构建基于拉普拉斯金字塔的去雾网络LPSDNet，去雾网络LPSDNet包括多特征融合聚焦分支和拉普拉斯金字塔补充分支，两分支完成特征提取后，通过可学习融合模块来融合两分支所学习的特征；S4、采用训练数据集A对去雾网络LPSDNet进行训练，直至预先设置的损失函数收敛；结合目标函数得到训练好的去雾网络LPSDNet；S5、将待去雾的图像输入训练好的去雾网络LPSDNet进行测试和验证，得到去雾结果。本发明可充分捕获图像的全局结构信息，防止出现失真现象。

公开(公告)号：CN119808898A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202510308916.1

申请日：2025-03-17

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 李冠憬 ,  周思思 ,  梁伟 ,  陈宇翔 ,  何大成

IPC: G06N3/098 ,  G06F21/62 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明涉及联邦学习技术领域，具体公开一种具备数据感知能力的分层可信联邦学习方法，该方法通过分层可信联邦学习装置获取各客户端设备学习性能数据，并得到各客户端设备学习性能指标，判断是否对其进行性能预警，然后分层可信联邦学习装置将各客户端设备公钥上传至区块链，由此筛选出各可访问控制设备，确保了数据隐私，各可访问控制设备训练生成各可访问控制设备所属本地模型，随后得到各可访问控制设备所属本地模型训练特征值，并判断是否重新进行训练，同时获取各可访问控制设备的训练评估指数，由此完成智能分组，并对各组可访问控制设备所属本地模型进行聚合，生成全局模型，并上传到区块链完成全局模型更新，提高了模型训练效率和准确性。

公开(公告)号：CN119728080A

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510226297.1

申请日：2025-02-27

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  谢思齐 ,  靳恺 ,  杨策 ,  陈宇翔 ,  彭理 ,  张世文

IPC: H04L9/00 ,  H04L9/40 ,  H04L67/1097 ,  H04L67/54 ,  H04L67/1396

Abstract: 本发明涉及密码数据安全处理技术领域，具体公开用于用户注册的去中心化管理方法、系统以及存储介质，该方法包括：注册平台安全监测、用户注册安全管理、用户密钥分析以及区块链的安全分析，通过实时监测获取注册平台运行过程中的安全性能数据，能够及时发现并处理注册平台潜在的安全隐患，通过监测用户在注册过程中的行为数据，能够及时发现并处理异常注册行为，通过获取用户在注册过程中的密钥数据，确保用户设置的密钥足够复杂，难以被破解，将用户在注册过程中数据进行加密存储，确保用户数据在传输和存储过程中的安全性，实现用户数据的分布式存储，同时，去中心化管理方法降低了对中心化机构的依赖，提高了用户注册过程的安全性。

公开(公告)号：CN119474329B

公开(公告)日：2025-03-28

申请号：CN202510070506.8

申请日：2025-01-16

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 熊乃学 ,  谭文瑾 ,  黄雪婷 ,  肖宇锋 ,  孟祥伟 ,  梁伟

IPC: G06F16/3329 ,  G06F16/36 ,  G06F40/279 ,  G06F40/30 ,  G06N5/022

Abstract: 本发明属于情感识别技术领域，公开了一种面向物联网环境中对话分析的图对抗情绪识别方法及系统，包括：构建语境分析模块和因果感知模块，分析对话中的结构依赖关系，利用结构依赖关系图学习对话人之间的上下文情绪特征；同时捕捉不同说话人对话之间的因果关系，结合自注意机制动态调整因果线索在对话中的权重，获取对情感变化最具影响力的因果关系，更精确地理解对话中所包含的情绪；最后引入差分正则化项，衡量语境分析模块和因果感知模块输出之间的差异，并促进语境分析模块和因果感知模块之间的信息交互，获得更全面的情感信息。本发明在物联网环境中对复杂的对话场景进行更好的情绪识别处理，提高了情绪识别任务的识别精度。

公开(公告)号：CN119492382A

公开(公告)日：2025-02-21

申请号：CN202510080717.X

申请日：2025-01-20

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 肖力军 ,  奉双波 ,  邹雯欣 ,  梁伟 ,  尹路修 ,  黄晶 ,  陈少淼

IPC: G01C21/20 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G01C21/00

Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据的路径规划方法，属于路径规划领域，包括以下步骤：收集路径规划的多源异构数据；生成路径相关的核心数据；对多源异构数据进行数据增强；利用卷积神经网络CNN进行多源异构数据的深度学习；使用图形处理单元GPU进行并行加速。本发明在路径规划中，通过融合多源异构数据，能够提供更丰富的环境信息，从而提升规划精度和决策的可靠性。

公开(公告)号：CN119210465A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411579167.8

申请日：2024-11-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  肖嘉宏 ,  陈宇翔 ,  何大成 ,  阳超逸 ,  熊乃学

IPC: H03M7/30 ,  G06F9/50 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体公开一种自适应压缩编码的分层联邦学习方法，该方法包括：分层联邦学习架构构建、边缘服务器匹配、模型生成性能判断、压缩率匹配以及分层联邦学习架构判断，首先构建出分层联邦学习架构，使得每一层都能充分利用其计算资源，通过匹配得到终端设备对应的边缘服务器，各终端设备用于生成环境数据训练模型，根据边缘服务器的网络传输性能得到对应的压缩率，边缘服务器接收各终端设备的环境数据训练模型并按照对应的压缩率依次进行自适应压缩编码以及边缘聚合，云服务器接收边缘聚合结果并进行全局聚合，最终判断分层联邦学习架构所属云服务器是否将全局聚合对应结果上传至环境资源调度云平台。

公开(公告)号：CN115102134B

公开(公告)日：2024-11-08

申请号：CN202210792915.5

申请日：2022-07-07

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 梁伟 ,  蔡佳洪 ,  陈琳 ,  刘军 ,  黄卫红 ,  黄晶

IPC: H02H3/027 ,  H02H3/26 ,  H03K17/284

Abstract: 本发明公开的一种反时限延时控制电路包括信号采样检测电路、运算放大器、第一比较器、PMOS管P1、NMOS管N1、NMOS管N2以及多条镜像电流支路；信号采样检测电路用于将采集的电压信号经分压后与不同参考电压比较以产生多路控制信号；运算放大器的正输入端与参考电压VREF1连接，负输入端与NMOS管N1、电阻R3连接，输出端与NMOS管N1的栅极连接；NMOS管N1的漏极分别与PMOS管P1的漏极和栅极、以及镜像电流支路中PMOS管的栅极连接；镜像电流支路中NMOS管的源极均与NMOS管N2的漏极、电容C1、第一比较器的正输入端连接，第一比较器的负输入端接参考电压VREF2；镜像电流支路中NMOS管的栅极、NMOS管N2的栅极信号采样检测电路的不同输出端连接。本发明能够实现反时限延时控制功能。

公开(公告)号：CN118473759A

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410626258.6

申请日：2024-05-20

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 张世文 ,  方志鹏 ,  朱文瑞 ,  黄家豪 ,  梁伟

IPC: H04L9/40 ,  H04L9/08 ,  H04L9/06

Abstract: 本发明提供了一种限时访问的可外包部分策略隐藏属性加密方法，包括以下步骤：(1)初始化：授权机构生成全局参数以及公私钥对；(2)加密：数据所有者设置密文有效时间，边缘节点生成部分密文，数据所有者将策略属性值隐藏在部分密文中再进行加密生成最终密文；(3)密钥生成：用户设置密钥有效时间，结合自身属性集通过属性授权机构生成用户私钥；(4)时效检查：检查密文和密钥的有效时间是否处于有效时间内；(5)解密：通过边缘节点外包解密输出中间密文，再由用户解密剩余密文而获得到明文。本发明设计的方案，不仅通过边缘节点的计算能力显著提高了计算效率，还设置了密文和密钥的有效时限，增强了细粒度访问控制策略的灵活性。

公开(公告)号：CN118260091B

公开(公告)日：2024-08-09

申请号：CN202410694359.7

申请日：2024-05-31

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 尹路修 ,  梁伟 ,  王纯

IPC: G06F9/50 ,  G06N3/0442

Abstract: 本发明提供一种基于边缘计算的镜像文件放置方法，涉及云计算领域，该方法包括：获取边缘网络中第一边缘计算节点的第一镜像文件访问日志；针对第一边缘计算节点所缓存的每个镜像文件，基于第一镜像文件访问日志确定该镜像文件在m个时间窗口的访问频率，并基于各个访问频率和该镜像文件的镜像属性构建相应的镜像访问序列；将各个镜像访问序列分别输入至冷门镜像预测模型，以筛选在未来的第一时间段的冷门镜像文件集；控制第一边缘计算节点生成针对冷门镜像文件集的压缩文件，并对压缩文件进行冷存储。由此，在边缘计算框架中实施智能的镜像文件管理和动态镜像优化策略，增强了系统对动态业务需求的响应能力和整体的用户服务体验。

公开(公告)号：CN118395191A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410815645.4

申请日：2024-06-24

Applicant: 湖南科技大学

Inventor： 陈宇翔 ,  梁伟 ,  李冠憬 ,  周思思 ,  杨策 ,  文吉刚

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/10 ,  G06N3/098 ,  G06F21/62 ,  G06F21/64

Abstract: 本发明涉及一种维度驱动的去中心化联邦学习数据偏差处理方法（TrustBCFL），采用局部内在维度（LID）理论在本地数据集层面完成了噪声客户端识别，同时针对噪声客户端的噪声标签，使用最新的全局模型，根据样本的Loss值完成噪声标签校正，从而减少了联邦客户端数据集中的信息丢失。采用基于委员会共识的联邦学习本地模型筛选机制在模型层面完成了低质量局部模型更新的筛查，只有提交的模型LID值在阈值范围内的训练客户端才能通过验证委员会的交叉评估。本发明借助局部内在维度理论和区块链技术解决了传统联邦学习的本地数据偏差问题和单点故障问题，并有效平衡数据隐私和数据共享需求。