公开(公告)号：CN118139050A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410254282.1

申请日：2024-03-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 祝清意 ,  关欣慰 ,  甘臣权 ,  李蒙

IPC: H04W12/106 ,  H04W12/00 ,  H04W4/029 ,  H04W4/44 ,  H04W4/46 ,  H04L9/00 ,  H04L67/1095 ,  H04W12/122

Abstract: 本发明涉及一种基于区块链分片技术的车联网信息共享方法，属于车联网技术领域，包括以下步骤：S1、初始化分片区块链系统；S2、TE在所在分片的区块链网络中发起信息共享，信息共享分为紧急信息共享与非紧急信息共享，对于紧急信息共享，区块链网络优先对其进行广播，对于非紧急信息共享，需要其先在小范围内得到其他TE的签名认可，才能共识上链后大范围传播共享；S3、对TE参与信息共享的行为进行信誉评估，利用DPOS‑VBFT共识将最新信誉更新上链；TE；S4、DPOS‑VBFT共识；S5、TE离开一个分片加入另一个分片，分片内RA向GSC写入TE的最新信誉值等状态，以便其它分片从GSC获取TE的全局最新状态。

公开(公告)号：CN118133840A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410254291.0

申请日：2024-03-06

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 祝清意 ,  陈学维 ,  甘臣权 ,  李蒙

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/284 ,  G06F40/216 ,  G06F16/35 ,  G06F18/23 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及基于语义嵌入聚类正则化和多样性一致损失的主题建模方法。该方法首先将文档数据集转化为词袋表示，并通过语义嵌入层得到文档的语义嵌入。接着，将语义嵌入与词袋表示拼接后输入编码器，得到文档的主题分布。然后，在编码过程中，采用多元高斯分布作为隐变量的先验分布，并生成潜在样本向量。为了约束主题单词分布，引入嵌入聚类正则化，通过最优运输问题找到最优聚类软分配，得到主题嵌入和单词嵌入。并对主题和单词嵌入进行建模，得到主题单词分布，并加入辅助的多样性一致损失。最后，根据文档的主题分布和主题单词分布，从多项式分布中采样重构文档，计算文档重构损失和分布差异。通过迭代更新模型参数，优化模型效果。

公开(公告)号：CN118138301A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410248049.2

申请日：2024-03-05

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 祝清意 ,  秦玉泽 ,  关欣慰 ,  甘臣权 ,  李蒙

IPC: H04L9/40 ,  H04L67/1087 ,  H04L67/1095 ,  H04L41/00 ,  H04L9/00 ,  G06Q20/38

Abstract: 本发明涉及基于信誉度和banzhaf指数的区块链共识方法，属于区块链共识技术领域。该方法初始化系统参数后，节点通过时间戳和私钥生成随机数，完成分组和选举。普通节点负责交易块打包，通过解决哈希难题竞争出块权，难度根据信誉度调整；超级节点则随机选取出块人。验证者节点检查普通块合法性并投票，超过一半票数且由高信誉度节点支持则通过验证并上链。共识结束后，根据节点表现更新信誉度，启动下一轮共识。本发明提升了区块链网络中节点设备在高并发交易量时的消息处理速度，增加了节点设备中存储数据的可信度，具有去中心化、高吞吐量和高安全性的特点，适用于各种网络信息共享和信息溯源场景。

公开(公告)号：CN118250034A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410277593.X

申请日：2024-03-12

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 祝清意 ,  胡家宾 ,  甘臣权 ,  李蒙

IPC: H04L9/40 ,  H04L41/0659 ,  H04L41/14 ,  H04L67/12 ,  G16H50/80

Abstract: 本发明涉及基于流行病学的车联网病毒传播预测方法，属于网络安全和流行病学模型的交叉应用领域。该方法首先根据车辆移动特征构建交通模型，考虑速度、加速度及车辆间相对位置关系。接着，结合交通模型，构建信息传播模型，分析车辆通信行为和通信范围。在此基础上，进一步建立病毒传播模型，涵盖车辆状态转移、感染率及治愈率，并融入车辆移动性和通信特性。通过实时监测车辆位置和状态，模型能有效预测病毒在车载网络中的传播趋势。最后，通过计算介数中心数，识别关键节点，以抑制病毒传播。本发明综合了车辆移动性、通信特性与网络结构变化，结合流行病学原理，为有效预测和防控车联网中的病毒传播提供了有力工具。

公开(公告)号：CN118199936A

公开(公告)日：2024-06-14

申请号：CN202410235165.0

申请日：2024-03-01

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 祝清意 ,  万文涛 ,  甘臣权 ,  李蒙

IPC: H04L9/40 ,  H04W4/80

Abstract: 本发明涉及基于感染率衰减的预测蓝牙病毒传播趋势与范围的方法，该方法首先整合多元数据，接着，基于这些数据系统初始化，生成路网、节点及节点的移动轨迹。然后，根据初始化的系统和参数，构建预测蓝牙病毒传播的模型。该模型在离散时间点上遍历节点，获取节点的位置及其信号辐射范围内的邻居，并计算节点当前的状态。随着节点的移动和时间的推进，系统重复该过程，直至达到预测的结束时间。最后，系统根据每个离散时间点上节点的状态，输出各种状态节点数量随时间的变化规律，从而预测蓝牙病毒传播的趋势与范围，并以结果图的形式呈现给用户。本方法能快速了解病毒在特定区域内的传播情况，为防控决策提供有力支持。