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公开(公告)号：CN102111822B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201110000308.2
申请日：2011-01-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于认知技术的物联网方法，所述方法包括监测层：物联网网络层信息的采集以及处理；决策层：根据监测层提供的信息做出决策，如果策略库中有匹配的策略，则直接使用相应的策略；否则，利用机器学习的方法得出新的策略；控制层：依据决策层做出决策采取相应的行动，采取端路协同的方式进行控制，只对网络中的终端进行调整。本发明将认知平面加入传统物联网的网络层，对其结构进行优化，从而可以缓解网络拥塞等传统网络中的问题。认知平面又分为监测层、智能决策层和控制层。本架构中，网络的实时状态信息在认知平面和物联网的网络层中循环从而可以保证网络的QoS。
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公开(公告)号：CN102025733B
公开(公告)日：2013-05-08
申请号：CN201010576217.9
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种基于认知网络的健康度评价方法，属于网络健康评价技术领域。本发明通过建立综合模糊评价体系，所述模糊评价体系包括业务评价模块、路由器评价模块、链路评价模块；通过业务评价模块、路由器评价模块、链路评价模块综合得出网络的健康度值，并将结果输入策略库，对网络进行调整和优化。本发明从业务角度出发，综合网元和链路全面评价认知网络的QoS性能，使得网络服务质量通过反馈做出调整，从而提高认知网络的自适应性，自管理性及其端到端的QoS性能。
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公开(公告)号：CN102025620B
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201010576152.8
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/725
Abstract: 本发明公布了一种基于业务区分的认知网络QoS保障方法。该方法以业务为中心，通过采集网络QoS参数、业务信息以及网络状态信息，将信息汇聚到域认知服务器进行处理，并以处理结果作为训练样例训练支持向量机(SVM)得到分类器；该分类器在实时状况下根据边缘路由器和核心路由器采集得到的信息处理结果预测网络可能发生的问题，服务器根据可能发生的问题向边缘路由器下发新策略；边缘路由器根据新策略给不同的业务分配不同的优先级，从而为网络的QoS提供了保障。该方法结合了现有的区分服务架构，具有可扩展性，同时引入了人工智能方法，能够有效地在问题出现之前做出决策，从而实现了网络的认知。
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公开(公告)号：CN102364893A
公开(公告)日：2012-02-29
申请号：CN201110322756.4
申请日：2011-10-21
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于认知网络的重配置管理平面及重配置方法，在认知重配置管理平面中设置重配置认知管理器，同时在认知终端侧和认知网络侧分别设置上下文信息认知模块、决策重配置模块、自配置模块和认知服务模块，该重配置方法使终端和基站等设备不仅具有多域环境的认知能力，还能拥有重配置的能力，当网络环境发生改变时认知重配置管理平面能基于认知结果，实时地调整重配置参数以适应外部环境的变化，从而实现认知网络的快速调整，资源的最优化利用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102123400A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110000383.9
申请日：2011-01-04
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种基于CWAN的QoS方法，所述方法包括：在主用户节点可接受的干扰水平内，次用户可以使用主用户未使用的道；确保控制集节点选择高频谱空洞能力和低干扰的信道，并且当主用户需要增加其活动时交换给其比较好质量的信道；当节点发生拥塞时，邻节点便会用多余带宽，可以基于速率和突发主用户通信业务，利用授权信道；Nc定义为已知全部节点的可用信道数量；当前节点和邻居节点切换信道，减轻拥塞；虚拟碰撞处理器决定了下一跳传输。本发明提出的新框架优化认知网络端到端的QoS性能，提高了认知网络实现的可行性。
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公开(公告)号：CN102045765A
公开(公告)日：2011-05-04
申请号：CN201010576144.3
申请日：2010-12-07
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公布了一种认知的无线网络视频流传输方法。本发明方法根据网络各层的参数利用动态规划计算出合适的MAC层重传次数，并用其训练SVM，得到分类器；采用了根据实际情况更新训练样例的方法。为了更好的适应网络的变化，本方法还提出一种在线调节的算法，能够根据实际网络状态对网络参数进行在线调节，使得系统具有更大灵活性。
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公开(公告)号：CN120085542A
公开(公告)日：2025-06-03
申请号：CN202510233372.7
申请日：2025-02-28
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了基于数据驱动学习机制的多机器人控制方法，属于机器人交互控制技术领域；方法为：构建多机器人系统动态方程；基于最短路径的分层算法处理对机器人系统合作和对坑关系通信拓扑；设计基于数据驱动的学习机制的领导者机器人系统矩阵；设计分布式控制协议，将控制协议嵌入多机器人系统动态方程模型；机器人之间通过网络交互信息，实现多机器人渐进一致。本发明通过分层算法将网络划分为不同层次，实现信息逐层传递；利用最短路径算法优化信息传递路径，确保在不平衡拓扑中仍能高效传输信息；通过学习系统矩阵的分布式预测器，确保在拒绝服务攻击活跃时能准确估计领导者机器人的状态；维持整个系统的稳定运行，保证系统的安全性与可靠性。
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公开(公告)号：CN119963475A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411750855.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于机器视觉的岩棉电熔炉液位检测方法及系统，检测方法通过图像预处理技术提取出液位特征：首先通过中值滤波算法，消除高温环境下图像中存在高斯噪声和椒盐噪声，保护液位边缘信息；然后通过图像像素处理技术提取出液面，并对图像进行多次膨胀与腐蚀以实现图像的增强；之后采用基于Canny算子的边缘检测来提取边缘轮廓，并将提取出的液位边缘最远点到图像边缘的距离作为液位特征值；最后将提取的液位特征值进行计算，得到真实的液位值。检测系统包括硬件部分和软件部分，硬件部分包括工控计算机、工业相机、继电器报警装置和显示器，软件部分包括图像采集模块、图像处理模块、高度计算模块、数据存储模块、警报模块和高度模块。
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公开(公告)号：CN119167994A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411686885.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于信息技术领域，公开一种基于多层级自编码器的异构图节点表示学习方法，包括数据收集和预处理；构建异构图数据表示，基于多层级自编码器方法构建异构图节点表示学习模型，设计节点级别和关系级别的双重编码器，通过在不同级别捕捉节点和关系信息来生成更全面的节点表示，然后，通过全局解码器重构节点特征，捕捉节点与关系之间的交互信息，对构建的异构图节点表示学习模型进行训练与优化；将待测数据集输入训练后的异构图节点表示学习模型中，对异构图中的节点进行分类，以解决现有计算复杂度高且需要大量领域知识的问题，以解决现有过于依赖节点类型嵌入、忽略关系特征的问题。
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