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公开(公告)号:CN118657972A
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202410357669.X
申请日:2024-03-27
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/70
Abstract: 本发明涉及可解释人工智能领域,具体涉及一种提高图像目标区域关注度的图像分类方法,包括获取待分类图像集及其标签集,对待分类图像集进行预处理得到训练集;采用训练集和标签集对卷积神经网络进行第一阶段训练,并通过交叉熵损失函数计算分类损失;完成第一阶段训练得到初始模型,采用训练集对初始模型进行类特征可视化得到不同标签类型下的通道语义向量;复制初始模型的权重作为第二模型的初始权重,基于通道语义向量和训练集,对第二模型进行第二阶段训练;完成第二阶段训练得到可解释卷积神经网络模型,将其应用于图像分类;本方法能有效减少模型的虚假关联,同时提高了模型部署在不同环境下的稳定性。
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公开(公告)号:CN106209897A
公开(公告)日:2016-12-07
申请号:CN201610614132.2
申请日:2016-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于代理的软件定义网络分布式多粒度控制器安全通信方法,属于多域SDN网络的域间通信安全技术领域。该方法通过设计分布式多粒度安全控制器架构,包括控制器之间的消息数据包格式,利用控制器域和域间代理的连接、域间代理之间的连接建立通信隧道,完成控制器之间的邻居发现、两步身份认证和加密传输以实现多域网络控制器之间直接通信。在该通信方法中,基础设施基于安全控制器和域间代理,通过域间代理把控制平面的消息下发到数据平面传输,解决了独立控制平面之间的通信问题;同时,基于挑战响应机制和DTLS协议给出了控制器通信的两步认证方案,可以防御拒绝服务供给并完成身份认证,提高了安全性。
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公开(公告)号:CN106209897B
公开(公告)日:2020-04-07
申请号:CN201610614132.2
申请日:2016-07-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明涉及一种基于代理的软件定义网络分布式多粒度控制器安全通信方法,属于多域SDN网络的域间通信安全技术领域。该方法通过设计分布式多粒度安全控制器架构,包括控制器之间的消息数据包格式,利用控制器域和域间代理的连接、域间代理之间的连接建立通信隧道,完成控制器之间的邻居发现、两步身份认证和加密传输以实现多域网络控制器之间直接通信。在该通信方法中,基础设施基于安全控制器和域间代理,通过域间代理把控制平面的消息下发到数据平面传输,解决了独立控制平面之间的通信问题;同时,基于挑战响应机制和DTLS协议给出了控制器通信的两步认证方案,可以防御拒绝服务供给并完成身份认证,提高了安全性。
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公开(公告)号:CN104144499A
公开(公告)日:2014-11-12
申请号:CN201410406515.1
申请日:2014-08-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RSSI向量相近度和广义逆的无线传感器网络定位方法。对特定RSSI值在不同距离处出现的概率进行了高斯曲线拟合,本发明对RSSI-d(强度与距离关系)曲线进行了分段线性插值,设计了以四边形为定位单元,实施定位单元内部定位和定位单元外部定位两种机制,迅速锁定节点可能存在的区域的定位算法;同时,通过未知节点的RSSI向量和参考节点的RSSI向量间相近程度的比较,不断更新并确定距离未知节点最近的参考锚节点,缩小未知节点所在区域;对于RSSI测量误差的随机性使得测距误差随机不可控的情形,本发明引入广义逆方法作为定位算法的补充,完善了整个定位算法,提高了算法的实际可行性。
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