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公开(公告)号：CN119182524A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411269332.X
申请日：2024-09-11
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L9/08
Abstract: 本发明提出了一种非对称的受控双向混合量子通信方法，用于解决通信需求受限的技术问题。在通信网络中，设置一个控制方Frank，两个通信方Alice和Bob，其中Alice和Bob既可以作为发送方也可以作为接收方。本发明结合量子隐形传态和远程态制备两种通信模式，通过在两个通信方和控制方之间共享最大纠缠态，在控制方的帮助下，两个通信方可以同时为对方发送两个不同比特数目的量子态，经过一系列的量子测量以及酉变换操作，可以成功构建正确的目标量子态，从而实现量子态的非对称完美双向混合传输。本发明结合量子隐形传态和远程态制备两种通信技术，能够实现量子信息在通信方之间的双向混合传输，极大地提升了信息传输的灵活性和效率。
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公开(公告)号：CN114266301B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111542143.1
申请日：2021-12-16
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于图卷积神经网络的电力设备故障智能预测方法，步骤如下：采集待预测的电力设备的历史监测信息，对历史监测信息进行预处理，预处理后的监测信息和电力数据中心采集的数据集组成训练样本；构建图卷积神经网络，初始化神经网络参数；将监测信息作为图卷积神经网络的每个节点的输入，利用图卷积神经网络对监测信息进行故障分类；利用训练样本对步骤二构建的图卷积神经网络进行训练，得到优化图卷积神经网络模型；采集待检测设备的实时监测信息并进行预处理，将预处理后的监测信息输入到优化图卷积神经网络模型，获得故障预测结果。本发明具有较好的通用性，预测准确率较高，使用、部署和升级维护简单，无需硬件设备的升级改造。
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公开(公告)号：CN118276656A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410416493.0
申请日：2024-04-08
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F1/20
Abstract: 本发明涉及一种大数据服务器高效散热机构，包括外壳，所述外壳的内壁固定连接有若干个隔板，所述外壳的下表面开设有安装口，且安装口的内壁固定连接有散热扇，所述外壳的上表面开设有出气口，所述隔板包括放置服务器设备的水平板，所述水平板的两侧形成有向上弯折的引导耳，所述引导耳的表面开设有通气孔，所述通气孔可引导气流吹向服务器设备加快冷却速度。本发明中，通过设置引导耳与通气孔，能够将由下向上的气流在每层引导吹向该层的服务器设备，提高散热速度，较之现有技术中，在每层设置散热扇或采用平板状的隔板，将气流吹向服务器设备能够使其快速降温，从而使该大数据服务器高效散热机构减少了散热成本并提高了散热效率。
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公开(公告)号：CN115037628A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210562305.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的自适应服务功能链映射方法，步骤为：建立SFC映射模型，将SFC映射过程分为三层结构并进行抽象参数表示；搭建SFCR映射学习神经网络，并将抽象参数映射至SFCR映射学习神经网络中的状态、动作、奖励值；构建经验回放池并对网络参数更新；基于经验回放池中数据，统计不同VNF的请求率、使用率及现有部署数量和未激活个数；设计VNF再部署策略，根据统计的数据对VNF再部署。本发明具有维持网络环境稳定、提高用户服务质量的优势，能够有效解决现有映射方法随时间动态变化造成有效服务成本占比小及服务映射效率低问题；具有良好的自适应性，能提高不同时间段处理用户服务请求的有效服务成本率和请求映射率。
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公开(公告)号：CN115037628B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202210562305.6
申请日：2022-05-23
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种基于深度强化学习的自适应服务功能链映射方法，步骤为：建立SFC映射模型，将SFC映射过程分为三层结构并进行抽象参数表示；搭建SFCR映射学习神经网络，并将抽象参数映射至SFCR映射学习神经网络中的状态、动作、奖励值；构建经验回放池并对网络参数更新；基于经验回放池中数据，统计不同VNF的请求率、使用率及现有部署数量和未激活个数；设计VNF再部署策略，根据统计的数据对VNF再部署。本发明具有维持网络环境稳定、提高用户服务质量的优势，能够有效解决现有映射方法随时间动态变化造成有效服务成本占比小及服务映射效率低问题；具有良好的自适应性，能提高不同时间段处理用户服务请求的有效服务成本率和请求映射率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113192095A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110552438.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于平行四边形对角线的角点检测方法，用以解决现有角点检测方法的检测效率低的问题。本发明的步骤为：利用Canny边缘检测器从原始图像中提取轮廓，并将提取的轮廓线标记；找到直线轮廓或封闭轮廓的T型角点；通过各向异性高斯方向导数滤波器对轮廓线进行光滑处理，得到平滑后的曲线；利用平行四边形对角线之比作为角点响应函数计算平滑后的曲线上每个像素点的离散曲率，将曲率值大于设定阈值的像素作为候选角点；对候选角点进行非极大值抑制得到角点集。本发明利用平行四边形对角线之比快速估计曲率实现角点的检测，不仅具有优异的角点检测性能，还大大降低了计算复杂度，时间复杂度低，计算效率高，并且对噪声具有良好的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119939036A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510118935.8
申请日：2025-01-24
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F18/2131 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开一种基于对比学习与变分自编码器的序列推荐方法，其包括以下步骤：根据用户的历史交互序列生成序列嵌入；对原始数据分支进行时频域转换；对数据增强分支进行数据滑动增强；根据随机深度增强策略对数据进行模型层面增强处理；根据Transformer编码器，分别对原始数据分支与增强数据分支的数据进行编码处理，获取各自数据流分支数据的均值与方差；根据对比学习策略，最大化正、负样本损失；根据共享的Transformer解码器生成新的项目序列；构建基于对比学习和变分自编码器序列化推荐模型。本发明以用户的历史交互序列作为输入，经过融合对比学习范式与变分自编码器的模型处理，生成用户感兴趣的项目，具有更好的推荐质量，提升推荐准确性。
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公开(公告)号：CN118074915A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410198606.4
申请日：2024-02-22
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种面向冷链数据跨机构共享的可链接环签名认证方法，包括：利用区块链建立包含不同冷链物流产品实体，如生产者、加工者、运输者、销售者和消费者的冷链物流数据跨机构共享系统；所有参与冷链物流产品的实体用户注册并获得各自的公钥和私钥，用于交易签名；在所述冷链物流产品在不同实体机构间运送时，对应的交易信息要签署各实体用户的签名，所述签名为包含所有所述实体用户公钥信息的可链接环签名；通过签名的不可否认性和可链接性，保障所述冷链产品的安全可追溯；所述跨机构共享系统为所述交易信息提供公开透明的账本和跨机构安全共享的通道。本发明通过签名的不可否认性和可链接性，保障冷链产品运输过程的安全可追溯。
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公开(公告)号：CN116684291A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310746993.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 郑州轻工业大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/16
Abstract: 本发明提出了一种适用通用化平台的服务功能链映射资源智能分配方法，步骤为：建立SFC映射模型，将通用化平台中SFC映射过程分为物理拓扑资源层和虚拟网络功能请求层的两层结构，并对两层结构进行抽象参数表示；分析通用化平台中服务请求的处理过程，建立节点计算与链路带宽通信资源联合分配的处理时间的最小化数学模型；将最小化数学模型建模为马尔科夫过程，定义包含状态、动作、奖励的三元组；将三元组与异步优势动作评价算法相结合，以训练主网络为模板，利用多线程技术生成多个子网络用于并行训练，找寻最优资源分配策略。本发明通过智能分配节点计算资源与链路带宽通信资源，有效提高了SFC请求的处理速率。
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公开(公告)号：CN113192095B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202110552438.0
申请日：2021-05-20
Applicant: 郑州轻工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于平行四边形对角线的角点检测方法，用以解决现有角点检测方法的检测效率低的问题。本发明的步骤为：利用Canny边缘检测器从原始图像中提取轮廓，并将提取的轮廓线标记；找到直线轮廓或封闭轮廓的T型角点；通过各向异性高斯方向导数滤波器对轮廓线进行光滑处理，得到平滑后的曲线；利用平行四边形对角线之比作为角点响应函数计算平滑后的曲线上每个像素点的离散曲率，将曲率值大于设定阈值的像素作为候选角点；对候选角点进行非极大值抑制得到角点集。本发明利用平行四边形对角线之比快速估计曲率实现角点的检测，不仅具有优异的角点检测性能，还大大降低了计算复杂度，时间复杂度低，计算效率高，并且对噪声具有良好的鲁棒性。
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