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公开(公告)号：CN110287638A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910597647.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于kalman-RNN神经网络的飞锯寿命预测方法，首先，采集锯片磨损数据集，这为以后进行对比分析做准备。然后，对被切材料、锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距等工艺参数进行分析，最终选择锯片直径、锯切速度、锯切深度、锯切宽度、每齿进刀量、齿数、齿距作为神经网络的输入；神经网络对应时刻输出为预测的寿命，即磨损百分比，并结合Kalman滤波技术将其和对应时刻的实际测量值进行融合、比对、更新神经网络对应时刻的输出，依此提高该算法寿命预测的精度。
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公开(公告)号：CN110234093A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910597642.7
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种车联网环境下基于IBE的物联网设备加密方法，主要用于解决车联网环境下智能汽车数据计算的效率问题。将加密过程分成外部设备加密和在线加密两个阶段。外部设备加密阶段，在获知接收者身份和明文之前，预先计算所有的计算复杂度较高的运算(如指数运算、对运算等)，形成离线密文。在线加密阶段，当收到接收者身份和明文后在节点上计算其余的加密运算。同时优化加解密过程中的双线性配对计算算法，减少加密过程的时间复杂度，提高车联网的数据加密传输处理效率。
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公开(公告)号：CN109979537A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910197033.2
申请日：2019-03-15
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏航天龙梦信息技术有限公司
Abstract: 本发明提出一种面向多条序列的基因序列数据压缩方法，主要用于解决基因数据量过大，减小基因数据存储和传输成本问题。首先从待压缩基因序列中选取参考序列，其次，将非参考序列和参考序列采用不同的压缩方式进行压缩。对于非参考序列，通过与参考序列异或，然后进行矩阵划分和矩阵编码，最终将基因序列编码成二元组形式进行存储；对于参考序列，采用k‑mer算法进行单独压缩。采用本压缩方法的压缩比高，压缩速度快，而且二元组编码与基因次序无关，有利于分布式存储和分析基因序列。
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公开(公告)号：CN109753949A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201910097579.0
申请日：2019-01-31
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的多视窗交通标志检测方法，首先通过仿射变换在不同的照明条件和方向上提供其他交通标志图片，然后利用扩充的数据集训练基于YOLO框架的交通标志检测模型，最后利用多视窗YOLO模型对输入图像进行分区域操作，对每个区域分别检测，并将检测结果进行融合，得到最终检测结果。本发明保证了需要进行交通标志检测的应用领域在进行交通标志检测时的准确性，不仅能提高交通安全性，同时也保证了交通运行效率，具有较高的研究意义。
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公开(公告)号：CN109525580A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811375604.9
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蓝牙高威胁远程执行代码漏洞的防范方法，对远程执行代码漏洞CVE-2017-0781进行防御；在蓝牙当次工作期间，对经蓝牙接收的数据包进行分析，将数据包划分为可能导致安全受损的不安全数据包和可信任的安全数据包，记录不安全数据包的源IP地址，添加规则以丢弃所有经该源IP地址发送的数据包；在蓝牙结束档期工作前，丢弃该整个工作期间内增加的规则。通过本发明提供的过滤不安全数据包的方式，更加保证了蓝牙设备的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109286637A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201811382562.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种D-Link Dir系列路由器配置接口漏洞的防御方法，主要用于解决此品牌Dir系列型号的路由器的接口漏洞所致的安全问题。本发明利用保护代理对外网及内网的数据包进行过滤，保证只有经路由器验证通过的IP才能请求路由器的资源，实现对外网和内网攻击的同时防御；保护代理在一个数据结构中，通过维护一个有限状态机来设置IP地址的状态并进行状态的转换；保护代理拦截用户的请求，并由保护代理来判断数据包源地址是否安全，若为安全IP则允许其对资源的请求，否则引导用户登陆。若保护代理收到登陆成功的数据包，则允许该IP请求路由器资源，否则视为转发包，予以转发。
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公开(公告)号：CN119995991A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510146183.6
申请日：2025-02-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 南京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种拟态防御系统的调度控制方法及装置，方法包括：初始化执行体集；从执行体资源池中随机选择一个种子异构执行体加入至执行体集中，并执行如下遍历操作：遍历执行体池中的每一个异构执行体，与执行体集组成并集，判断并集是否满足预设条件，满足预设条件时，将执行体池中相应的异构执行体加入至执行体集中；否则，保持当前的执行体集不变；遍历完成之后，若当前的执行体集中异构执行体的数量小于预设数量，则从执行体资源池中随机选择一个种子异构执行体加入至执行体集中并再次执行遍历操作；当前的执行体集中异构执行体的数量大于或者等于预设数量时，根据当前的执行体集输出调度方案。该方法能够提高拟态防御系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN119965838A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510039769.2
申请日：2025-01-10
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 一种基于LSTM模型的电动汽车聚合负荷容量预测方法，该方法包括：获取充电站第一时间段内的充电负荷数据，并对第一时间段进行时间划分，按照划分的子时间段对充电负荷数据进行采样，得到具有周期性的负荷数据样本。构建数据集，并对负荷数据样本进行预处理。通过时间序列分解法将负荷数据样本划分为线性部分和非线性趋势部分，并基于线性部分对ARIMA模型进行建模。按照预设比例将数据集中的非线性部分随机划分为训练集和验证集，并基于训练集和验证集对LSTM模型进行训练和测试。将ARIMA预测模型和LSTM预测模型对电动汽车的充电负荷数据的输出结果进行加权组合，得到电动汽车聚合负荷容量预测结果。
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公开(公告)号：CN119761848A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411806504.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 南京瑞麟能源技术有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种风电场多终端数据收发的DWRR调度优化方法，其特征在于，包括：多终端基于内存管理，实现风电场的实时数据收发；且基于DWRR调度算法的调度带宽对内存中的管理链表进行清空；其中，管理链表用于集中存储相同大小的实时数据。内存管理尽管在数据传输中高效，节省内存，然而它的回收却是极其麻烦的。本发明创造性的引入DWRR，对内存管理中的管理链表进行清空，使得DWRR与内存管理间的高效协同，彼此支持，进而共同实现风电场多终端数据收发的调度优化。
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公开(公告)号：CN119577598A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625315.5
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 基于注意力机制的CNN‑XGBoost的电力负荷预测方法，获取相关历史负荷数据和特征数据，并进行数据相关性分析，在此基础上利用CNN在特征提取上的优势，使用CNN构造特征提取模块，并针对传统的卷积神经网络无法区分提取出来的特征是否对预测有效的问题，引入Attention(注意力机制)，赋予特征不同的权重，区分对输出贡献程度不同的特征，对提取出的特征进行有意识的侧重，发掘提取出的特征与标签的关系，再结合XGBoost算法，将提取的特征输入XGBoost结构中进行短期负荷预测，本方法能够综合CNN算法在特征提取方面的优势和XGBoost算法针对非线性负荷预测精度高，预测收敛速度快的优点，提高全网用电短期负荷预测的准确率和稳定性。
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