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公开(公告)号：CN119809474A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411789126.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供一种异构多车辆‑多无人机协同配送调度方法及系统，方法包括：获取配送数据；将配送数据中空间位置上关联性强的客户点划分为同一聚类，得到聚类结果；车辆携带无人机队按照规划路径从仓库出发，到达聚类中心点后，若当前聚类中心点只包含一个客户点，则由车辆直接执行配送任务，若该中心点包含多个客户点，则按照优先级顺序向搭载的无人机队分配子配送任务；所有无人机完成子配送任务后返航，且该聚类中的所有客户点均完成配送，车辆按照规划路径前往下一个中心点执行配送任务，若当前已处在路径中的最后一个聚类中心点，则返回仓库，进行状态检查和维护，以完成配送过程。本发明的方法在减少整体运营成本的同时，提高了资源利用效率。
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公开(公告)号：CN118540097A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410434998.X
申请日：2024-04-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于分级联邦类增量学习的工业物联网网络入侵检测方法，包括：客户端设备基于权重的数据传输优化策略，将网络流量数据传输至边缘服务器；边缘服务器基于全局增量模型及当前网络流量数据执行当前增量任务的训练任务，得到本地模型，将本地模型上传至云服务器；直至上传的本地模型数量与参与当前通信轮次的边缘服务端的数量一致，对本地模型进行聚合，生成当前增量任务的下一个通信轮次的新的全局增量模型进行当前增量任务的训练任务，直至当前通信轮次达到最大通信轮次，得到当前联邦模型；重复上述步骤，直至当前增量任务达到总增量任务，得到标准联邦模型，进行工业物联网网络入侵检测。本发明的方法提升了模型的持续检测性能。
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公开(公告)号：CN114021630B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111260818.3
申请日：2021-10-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/02 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种面向类别不平衡数据集的序数回归问题解决方法，包括：获取数据集，构建神经网络，数据集包括多个样本，每个样本带有标签，标签用于表示样本所属的类别，神经网络的损失函数为weight kappa loss损失函数；自数据集中选择一个batch，将该batch的所有样本送入神经网络，神经网络的输出为各个样本属于各个类别的预测概率；基于神经网络的输出统计概率混淆矩阵，并计算概率混淆矩阵的两个边缘分布的距离；基于两个边缘分布的距离更新损失函数；计算网络误差，反向传播更新神经网络参数。与现有技术相比，本发明通过对边缘分布进行惩罚，解决了混淆矩阵的全零列问题，消除了某种类别无法被检出的严重后果，提升了神经网络模型的性能。
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公开(公告)号：CN112489426B
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202011345693.X
申请日：2020-11-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的城市交通流量时空预测方案，包括以下步骤：获取城市路网拓扑结构图和历史流量数据；构建并训练ST‑GCN网络模型；预测得到所有A类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有B类路口的预测流量；使用Adjacent算法得到所有C类路口的预测流量；再使用Similar算法得到D类路口的预测流量；最后输出所有路口的预测流量。与现有技术相比，本发明首先通过构建和训练ST‑GCN网络模型，得到有历史流量数据路口的预测流量，再通过Adjacent‑Similar算法，对于无历史流量数据的路口，根据其相邻路口的预测流量得到其预测流量，对于“孤岛”路口，寻找其相似路口并用相似路口的预测流量作为该路口的预测流量，为无历史流量数据路口的流量预测提供了新的解决思路。
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公开(公告)号：CN112492565B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202011459153.4
申请日：2020-12-13
Abstract: 本发明公开了一种基于ZigBee和BLE混合协议的自适应无线传感器网络。节点包括距离感知通信周期模块和数据传输通信周期模块。每个通信节点在距离感知通信周期模块利用网络泛洪的数据传输方法来获得与其他节点之间的相对距离，并且在数据传输通信周期模块中根据当前节点的通信完成程度随时切换物理层通信技术为ZigBee或BLE,同时切换通信时隙长度。采用本系统，可以增强无线传感器网络的抗干扰能力，并且易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113423071A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110576316.5
申请日：2021-05-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非正交多址接入的无人机中继传输控制方法，其特征在于，无人机作为中继站，分别与基站和用户所在的用户端建立通信链路，多个用户端通过组合形成用户端组，用户端根据对应的信道增益划分为高等级用户端和低等级用户端，高等级用户端的信道增益高于低等级用户端的信道增益，用户端组中设有至少一个高等级用户端，低等级用户端分配到高等级用户端所在的用户端组，低等级用户根据其信道增益和信道条件进行分配，且高等级用户先于低等级用户进行用户端组的分配。与现有技术相比，本发明具有提高基于NOMA的无人机中继网络的频谱效率，从而有效提高无人机中继网络的吞吐量性能等优点。
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公开(公告)号：CN113361707A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110570265.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种模型压缩方法、系统及计算机可读介质，其中模型压缩方法包括：步骤1：获得训练完成的原始模型；步骤2：搜索原始模型中每一层的最佳剪枝率，然后对模型进行滤波器级别的剪枝；步骤3：对剪枝后的模型进行量化；步骤4：采用知识蒸馏的方式进行知识迁移，然后将知识迁移后的模型在训练数据集上进行fine‑tune微调，获得压缩模型。与现有技术相比，本发明具有实现自动压缩、适应硬件环境、模型体积小性能好、方便快捷的等优点。
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公开(公告)号：CN112073976A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010823334.4
申请日：2020-08-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的非正交多址中的用户通用分组方法，包括步骤1：获取系统内所有用户的发射功率预算以及信道增益系数数据；步骤2：构建多用户分组通信模型；步骤3：求解多用户分组通信模型，获得功率优化闭式解以及用户分组解；步骤4：根据用户分组解对用户进行分组，并通过功率优化闭式解进行功率控制，完成用户通用分组。与现有技术相比，本发明具有实现用户重叠分组、提高用户接入量、兼顾计算复杂度和有效性等优点。
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公开(公告)号：CN111401412A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010131908.1
申请日：2020-02-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于平均共识算法的物联网环境下分布式软聚类方法，具体步骤如下：步骤S1：获取目标物联网节点所在的拓扑网络，将分布式数据集、聚类数目、模糊系数和停止准则参数输入至拓扑网络；步骤S2：初始化分布式数据集的集合元素，计算出目标物联网节点的初始聚类中心；步骤S3：计算分布式数据集到初始聚类中心的分配矩阵；步骤S4：根据分配矩阵，计算目标物联网节点内的聚类中心，并通过平均共识算法获得全局聚类中心；步骤S5：重复步骤S1-S4，迭代更新全局聚类中心，根据停止准则参数对当前全局聚类中心与上一轮的全局聚类中心进行判断，输出最终全局聚类中心。与现有技术相比，本发明具有能有效提高聚类结果的质量和算法的稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN119809473A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411789124.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/0835 , G06Q10/0631 , G06Q10/10
Abstract: 本发明提供一种支持移动起降的车辆‑无人机协同配送方法及系统，所述方法包括：获取配送区域内的配送数据；运行上层求解器，基于配送数据决策车辆配送任务、车辆规划路径及无人机配送任务；运行下层求解器，在考虑车辆移动的基础上，基于车辆规划路径及无人机配送任务，求解无人机配送和返航的规划路径；车辆携带无人机队按照车辆规划路径前往客户点执行车辆配送任务；无人机装载货物后根据无人机配送和返航的规划路径执行无人机配送任务；所有无人机执行无人机配送任务后完成返航，且所有客户点均完成配送，车辆携带无人机队返回仓库；所有车辆和无人机均返回仓库后，进行状态检查和维护，以完成配送过程。本发明的方法显著提高了整体配送效率。
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