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公开(公告)号：CN118277213A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410712480.8
申请日：2024-06-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F11/30 , G06F11/34 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于系统日志异常检测技术领域，公开了一种基于自编码器融合时空上下文关系的无监督异常检测方法，该方法融合了用户行为的历史基线以及用户自身的社会属性，从而设计了一个融合时空上下文关系的自编码器网络来提高异常检测精度，首先，使用时间卷积网络和Transformer的串联模型组成一个具有局部和全局注意力机制的异常检测框架用来提取并重建用户行为特征；其次，使用带有对抗学习的GRU自动编码器提取并重建用户属性特征；最后，将用户行为特征和用户属性特征的重建结果综合评判，将重建结果高于阈值的行为序列判断为异常行为序列。该方法提高了企业内部人员异常行为的检测性能。
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公开(公告)号：CN118229300A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410524294.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式动态评估的区块链跨链交易方法，属于区块链跨链交易技术领域；方法为：付款人提出交易请求，和收款人同时公布自己支持的加密货币币种和需要的数量；公证人委员会调用智能合约，对公证人节点进行动态窗口信誉评估，计算公证人的信誉值；采用RNN‑DEW算法，调整公证人节点信誉的评价窗口；采用信誉等级衰减机制判断公证人节点是否活跃，选出信誉值最高的公证人参与交易；转账顺利完成，退还公证人押金，交易完成。本发明通过RNN‑DEW算法、信誉等级衰减机制以及动态评估准确识别潜在风险和恶意行为，防止恶意节点或攻击者利用跨链交易进行欺诈或双重支付行为，提高跨链交易的安全性以及计算信誉值的准确性。
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公开(公告)号：CN118214541A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410622101.6
申请日：2024-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于安全密码应用技术领域，公开了一种基于ARM平台的SM3并行数据加密方法，首先使用多线程技术，充分利用了多核CPU的特性，多个线程同时处理多组明文，实现了软件层面的并行化；对消息扩展部分采用NEON指令集并行实现，一次性加载相邻的4个数据到寄存器中，利用并行指令集同时计算；针对压缩函数中的轮函数提出Ultra Round的概念，将压缩函数中原本一次需要8个赋值操作的轮函数通过在每轮切换字的输入位置，减少到一次只需要4个赋值操作，实现压缩函数性能的提升。
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公开(公告)号：CN118098288A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410506018.2
申请日：2024-04-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L25/66 , G10L25/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0895
Abstract: 本发明公开了一种基于自学习标签校正的弱监督语音抑郁症检测方法，属于抑郁症检测技术领域；方法为：收集抑郁症检测数据；建抑郁症检测模型，得到每个样本的预测抑郁概率分布；制定标签校正策略，对训练集数据进行标签校正；采用损失函数对抑郁症检测模型进行训练，得到最终的抑郁症检测模型。本发明通过制定不同的标签校正策略，有效识别并校正训练集的错误标签，减轻数据集中不准确标记对自动抑郁检测模型性能的影响；同时，采用深度学习的方法构建抑郁症检测模型，获取语音信号中更深层次的时空信息，从全局角度更全面地检测音频中的抑郁信号，损失函数在优化网络参数的同时尽可能保留准确的标签，增强了对抑郁症检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118036667A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410442022.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 南京邮电大学 , 江苏拓邮信息智能技术研究院有限公司
IPC: G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/25 , G06F18/10
Abstract: 本发明公开了一种多源异构流数据预测方法，属于多源异构流数据技术领域；方法为：获取各数据源的数据流；对获取到的数据流进行预处理，获得预处理后的数据流；将预处理后的数据流构建为异构图；构建多源异构数据预测模型，并进行训练；将异构图输入到预训练好的多源异构数据预测模型中进行预测，获得预测结果。本发明通过异构图结构对预处理过的数据进行建模，并使用改进后的Transformer模块作为基础输入进行异构数据流聚合，Transformer模块捕获数据流之间的复杂关系，使用LSTM捕获数据流的时间依赖性，提高多源异构数据流的预测准确率和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117850325A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410260289.4
申请日：2024-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了动态事件触发的多机器人一致性协同控制系统和方法，属于机器人交互控制技术领域；方法为：构建多机器人系统的通信拓扑；建立线性多机器人的动态系统模型；设计动态事件触发的一致性控制协议并定义网络攻击时间序列；设计事件触发条件；机器人进行信息交互，在触发时刻获取其他机器人的信息、更新输出信息；通过Lyapunov函数稳定性理论，证明系统实现渐进一致。本发明通过动态系统模型确定机器人的动态方程，采用事件触发策略设计控制器，每个跟随者在触发时刻向邻居智能体传输数据，减少处理器的计算成本和功耗，节约通信资源；引入辅助变量构建控制协议，使得通信信道被切断的情况下，不会造成数据包丢失导致通信延迟情况。
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公开(公告)号：CN117252341B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311261763.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 江苏泓鑫科技有限公司 , 泰兴市港口集团有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/40
Abstract: 本发明涉及港口设备数据管理技术领域，具体公开一种智慧港口环境设备数据管理系统和方法，包括船只申报信息获取模块、船只停港初步分析模块、船只停港审核终端、港口数据智能采集模块、船只停港深度分析模块、港口后台终端和港口数据库，通过获取设定监测时间段内目标港口的待停泊船只总数量和各待停泊船只的停港申报信息和运行参数，并对各目标待停泊船只进行智能初步停泊审核，得到各目标待停泊船只的初步停泊审核结果，进行初步筛选处理，还用于依据目标港口布设的监测设备，进而采集得到目标港口对应现有停泊信息进而对各停泊船只进行智能深度停泊审核，得出各停泊船只的行驶航道号和停港泊位号，提升了港口的应变能力。
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公开(公告)号：CN117690090A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311777747.3
申请日：2023-12-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V20/52 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于目标姿态估计的全天候实时监控非法捕鱼报警方法及系统，该方法通过在河道两旁的待检测区域布置高清监控摄像头，实时获取监控视频；判定是否处于设定禁止时间或设定河道禁入区域，如是，判定为存在非法捕鱼行为并进行报警操作；否则，由目标检测模型yolov5对输入的监控视频中目标人群生成相应的边界框和概率值；得到每个行人的完整姿态信息；进行信息筛选，得到判断非法捕鱼行为所需的人体动作特征；判定是否具有非法捕鱼动作特征，如是，进行报警操作；否则为不存在非法捕鱼行为；本发明能够实现全天候目标人群的高精度检测和关键点标注，能够实现高精度目标识别，能够提升对非法捕鱼行为监控的精准性，达到提高报警准确率的目的。
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公开(公告)号：CN117076871B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311333654.1
申请日：2023-10-16
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2431 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/0895 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于动力电池故障识别技术领域，公开了一种基于不平衡半监督对抗训练框架的电池故障分类方法，其先对电池故障数据集构建与预处理，构建包含生成器和多类半监督分类器的对抗训练模型；利用训练好的对抗训练模型进行数据分类评估，判断分类性能是否满足要求。本发明将电池故障数据的训练重心转换到判别器，利用训练好的判别器直接用于电池故障数据分类；不需要扩充原始数据集，避免引入噪声，不需要再额外训练分类器，降低训练成本和时间。(56)对比文件He R等.Generative adversarialnetwork-based semi-supervised learningfor real-time risk warning of processindustries《.Expert Systems withApplications》.2020,第150卷1-12.
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公开(公告)号：CN117155572A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311115333.4
申请日：2023-08-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/30
Abstract: 本发明属于公钥密码技术领域，公开了一种基于GPU并行实现密码技术中大整数乘法的方法，通过将大整数乘法运算拆解到多个线程中计算，在进行大整数乘法运算时，将被乘数和乘数拆分为若干字，利用区分高位低位的乘加指令完成各线程中的乘法计算与产生进位，并利用线程束的洗牌指令获取来自低位产生的进位，再利用束表决函数指令与加法指令实现循环进位运算，直到被乘数的每一个字和乘数的每一个字的高低位结果均被累加到结果中。本发明的有益效果是：通过多个线程共同完成大整数乘法运算，降低了单个线程计算大整数乘法的计算量，有效提高GPU计算资源的利用率，提升了大整数乘法的运算速度，提升公钥加密算法的实用性。
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