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公开(公告)号：CN105956113A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610293257.X
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/783
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法视频数据挖掘高维聚类分析方法。该方法首先对视频数据集提取特征属性，把这些属性数值化，形成样本；之后对样本数据进行适当改造，使得样本点每一维属性都改成其对应维最大值的百分比。本发明通过适当改造样本，能够解决部分噪声数据的影响；通过基于粒子群的聚类分析算法，能够提高聚类分析算法的收敛速度，减弱初始聚类中心点选择的敏感性。
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公开(公告)号：CN105654729B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201610183090.1
申请日：2016-03-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出一种基于卷积神经网络的短时交通流量预测方法，该方法首先根据预测路段的上下游路段条数以及预测使用的历史流量数据个数，确定输入矩阵的格式；然后根据输入矩阵的格式，确定卷积神经网络预测模型的结构，并使用预测路段及其上下游路段的历史流量数据完成模型的训练；最后使用训练好的模型进行预测。该方法利用具有强大特征学习能力的卷积神经网络来准确预测短时交通流量，将预测路段及其上下游路段的流量一同考虑，不仅使输入数据扩展到二维，以满足卷积神经网络的输入格式，同时也提供了与预测路段相关联路段的信息，使预测模型学习到更多流量特征，从而提升预测精度。
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公开(公告)号：CN105978711A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610286714.2
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04L41/14 , G06F17/30327 , H04L41/145 , H04L41/5096
Abstract: 本发明给出一种基于最小生成树的最佳交换边查找方法，该方法将最佳交换边查找问题定义成图模型，从全局角度求解失效边对应的最佳交换边，通过分布式算法等策略获取可行解空间。本发明能够形成解决全局情况下图模型中失效边对应的最佳交换边查找方案，使得图模型中的最佳交换边求解问题在解决过程中在时间和空间复杂度上得到优化，并能够避免早熟收敛。本发明要解决的最佳交换边查找问题是指给定一个通信网络，该网络中的最小生成树上的某条边失效，造成暂时的通信故障，运用分布式算法在该网络中查找一个最佳交换边，替换该失效边，使得通信尽可能保持畅通，并且能够达到诸如通信网络恢复损耗最少、最小生成树的直径尽可能小等目的。
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公开(公告)号：CN105975985A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610281011.0
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6296 , G06K9/6277
Abstract: 本发明公开一种基于部分物化的顶点近似密度分布表示方法，该方法结合距离密度指数求解的思想，从局部角度求解图模型中顶点的距离概率，通过随机抽样和代表性顶点选择等方法获取目标解空间。本发明能够形成解决在规模较大的图模型中顶点近似密度求取方法的方案，使近似密度分布求解问题在解决过程中的时间和空间复杂度得到优化，避免冗余繁琐的计算步骤。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105978711B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610286714.2
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出一种基于最小生成树的最佳交换边查找方法，该方法将最佳交换边查找问题定义成图模型，从全局角度求解失效边对应的最佳交换边，通过分布式算法等策略获取可行解空间。本发明能够形成解决全局情况下图模型中失效边对应的最佳交换边查找方案，使得图模型中的最佳交换边求解问题在解决过程中在时间和空间复杂度上得到优化，并能够避免早熟收敛。本发明要解决的最佳交换边查找问题是指给定一个通信网络，该网络中的最小生成树上的某条边失效，造成暂时的通信故障，运用分布式算法在该网络中查找一个最佳交换边，替换该失效边，使得通信尽可能保持畅通，并且能够达到诸如通信网络恢复损耗最少、最小生成树的直径尽可能小等目的。
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公开(公告)号：CN106028385A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610294983.3
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: H04W24/04 , H04L41/0677 , H04L43/08 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开一种移动物联网系统故障测定方法，该方法在采用分簇机制的移动物联网系统中，利用基于节点相似性的测定算法，引入相似性尺度阈值、可信度、邻近相似度等量化指标，计算节点感测向量，实现物联网节点故障测定。本发明方法能够保障移动物联网系统的安全性，有效减少移动物联网系统故障测定的硬件需求，提高移动物联网系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN106028385B
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201610294983.3
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种移动物联网系统故障测定方法，该方法在采用分簇机制的移动物联网系统中，利用基于节点相似性的测定算法，引入相似性尺度阈值、可信度、邻近相似度等量化指标，计算节点感测向量，实现物联网节点故障测定。本发明方法能够保障移动物联网系统的安全性，有效减少移动物联网系统故障测定的硬件需求，提高移动物联网系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN108509880A
公开(公告)日：2018-09-07
申请号：CN201810236363.3
申请日：2018-03-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频人物行为语义识别方法，该方法以识别视频中的人物行为语义与社交关系为目标，首先利用卷积神经网络并行地抽取每个视频场景中的人物身份、人物行为和上下文三个方面的中层语义特征，接着通过两层循环神经网络来融合这三个方面的语义信息，最后完成视频中人物行为语义的识别，该方法有效的弥补的了视频场景的底层特征与高层语义之间的鸿沟，提取了全方位的视频特征包括人物脸部特征、人物行为特征以及上下文特征，提高了语义识别的准确率。本发明通过建立底层特征和高层语义之间的中层特征解决了低层特征对真实场景下的复杂行为建模困难的问题，能够达到解决底层特征与高层语义之间的鸿沟的目的。
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公开(公告)号：CN105760549A
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201610166201.8
申请日：2016-03-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/3087
Abstract: 本发明公开一种基于属性图模型的近邻查询方法，该方法将顶点集查询问题定义成属性图模型，从全局角度求解属性图中的top?k具有最小直径的顶点集，通过渐进式搜索和最少优先算法等策略获取可行解空间。本发明方法能够形成解决全局情况下属性图中的top?k最小直径顶点集方案，使属性图中的最小顶点集求解问题在解决过程在时间和空间复杂度上得到优化，并避免早熟收敛。
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