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公开(公告)号：CN113327008A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110435767.7
申请日：2021-04-22
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时序自动编码器的窃电检测方法、系统及介质，检测方法包括模型训练阶段和模型应用阶段，训练阶段如下：建立高斯混合模型，结合原始数据集，使用EM算法和BIC得到最优高斯混合模型；基于最优高斯混合模型对原始数据集的聚类结果，将原始数据集分为多个训练集；构建多个自动编码器并进行训练；应用阶段如下：根据最优高斯混合模型对输入数据集进行聚类，使用聚类结果对应的自动编码器进行异常检测。与现有技术相比，本发明先使用高斯混合模型进行聚类，区分不同消费习惯的电量消耗数据，再使用各个聚类结果对应的自动编码器进行异常检测，实现对无标签的电量消耗数据的窃电检测，适用范围广，检测性能高。
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公开(公告)号：CN110501568B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201910606143.X
申请日：2019-07-05
Applicant: 同济大学
IPC: G01R21/133
Abstract: 本发明涉及一种基于图信号处理的非侵入式设备负载监测方法，包括数据预处理、起始点获取和目标函数整体优化三个步骤，首先对数据进行预处理，为各已知设备选取合适的时间段作为训练集；然后确定目标函数，对目标函数的正则化项进行最小值求解，获得解析解；最后将已获得的解析解作为起始点，执行梯度投影优化算法对目标函数进行整体优化求解。与现有技术相比，本发明具有提高了算法性能，获得更好的电力分离结果，实现更高精度的非侵入式设备的负载监测等优点。
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公开(公告)号：CN111914923A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010735723.1
申请日：2020-07-28
Applicant: 同济大学 , 江西师范大学 , 北京富通东方科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于聚类特征提取的目标分布式识别方法，包括：步骤1：训练深度神经网络，获得深度神经网络模型；步骤2：将深度神经网络模型划分为N边和N域两个子神经网络模型，获得拆分后的深度神经网络模型；步骤3：将N边和k-means聚类子模型部署在边缘设备，将N域部署于边缘域中心，获得分布式深度神经网络模型；步骤4：对分布式神经网络模型进行优化，获得优化后的分布式深度神经网络模型；步骤5：使用步骤4中优化后的分布式深度神经网络模型完成目标分布式识别。与现有技术相比，本发明具有在边缘侧应用神经网络，实现目标识别、数据传输量低，识别速度快，在降低系统总体能耗与处理时间的同时，也保证了目标识别的精度等优点。
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公开(公告)号：CN111401413A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010131917.0
申请日：2020-02-29
Applicant: 同济大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于优化理论的带规模约束的并行聚类方法，包括以下步骤：步骤S1：获取待聚类的数据集以及规模约束向量，根据所述数据集和规模约束向量进行参数初始化；步骤S2：通过分配矩阵将完成参数初始化的所述数据集分解成多个子问题；步骤S3：引入拉格朗日乘子向量，由投影矩阵并行求解所述子问题并进行聚类，根据子问题的求解结果更新所述分配矩阵；步骤S4：计算收敛判断参数，根据所述收敛判断参数来判断聚类是否达到停止收敛准则，若满足所述停止收敛准则，停止迭代并输出当前的所述分配矩阵及对应的聚类结果，否则将继续执行步骤S1-S3进行迭代。与现有技术相比，本发明具有在有限次迭代内处理大规模数据集、提供高质量的聚类结果等优点。
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公开(公告)号：CN109960782A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201811614940.4
申请日：2018-12-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F17/21 , G06F17/22 , G06F17/27 , G06F16/332 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的藏文分词方法及装置，其中方法包括：步骤S1：接收原始藏文文本，并基于其中的隔音符号音节的切分得到音节序列；步骤S2：将得到的音节序列输入紧缩词识别模型，得到分词的基本单位序列；步骤S3：将分词的基本单位序列输入至基于深度神经网络的藏文分词模型中进行处理，最终得到带有序列标记的单位序列，作为分词结果。与现有技术相比，本发明具有等分词成功率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105554862B
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201510898259.7
申请日：2015-12-08
Applicant: 同济大学
Inventor： 赵生捷
Abstract: 本发明涉及一种用于异构网中微小区的增强型上行分数功率控制方法，所述异构网包括宏小区以及部署在该宏小区内的多个微小区，所述宏小区和微小区内用户设备分别由宏基站和微基站提供服务，包括步骤：A.根据宏基站可允许的上行链路干扰量级和微小区对宏小区的上行链路干扰情况设定被微小区m所服务的任意一个用户设备的功率基准值的上界值B.定义一个可抑制微小区对宏小区的上行链路跨层干扰的、增强型功率基准值：C.在传统上行分数功率控制方法中，采用增强型功率基准值从而更加有效地控制所述用户设备的发射功率。与现有技术相比，本发明能有效减少微小区对宏小区的上行链路干扰，从而增强了LTE‑A系统中异构网的通信质量。
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公开(公告)号：CN107248900A
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201710524189.8
申请日：2017-06-30
Applicant: 同济大学
CPC classification number: H04L1/0057 , H03M13/3761 , H04L1/0043 , H04L2001/0097
Abstract: 本发明涉及一种双中继分布式LT码编译码及传输方法，采用四源双中继分布式LT码传输，若其中一个中继节点到目的节点的链路中断，则将全部信息交由另一中继点的源节点进行发送，传输变为单中继分布式传输，包括以下步骤：S1、源节点采用DSD的ρ(d)作为度分布进行LT编码生成DLT码，然后将数据包发送到中继节点；S2、两个中继节点接收相对应的源节点通过步骤S1发送的数据包，按选择规则选择性异或得到MLT码，将MLT码通过时分复用或频分复用发送到目的节点；S3、目的节点将收到来自步骤S2中继节点的MTL码采用BP算法对其进行译码。与现有技术相比，本发明具有稳定性高、计算压力较低等优点。
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公开(公告)号：CN106788886A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611127429.2
申请日：2016-12-09
Applicant: 同济大学
IPC: H04L1/00
Abstract: 本发明涉及一种LT码编解码方法，包括：步骤S1：将文件均分为K个输入符号；步骤S2：进行LT编码；还包括：步骤S3：接收一定数量的输出符号；步骤S4：根据输出符号和输入符号间的对应关系建立双向图；步骤S5：判断是否存在度数为1的输出符号，若为是，则还原与之相连的唯一的输入符号的值并执行步骤S7，若为否，则执行步骤S6；步骤S6：将已经还原的输入符号保存为输出符号，继续接收少量的输出符号返回步骤S4；步骤S7：将已经还原的输入符号模二和到与其相连的所有其他输出符号中，并将双向图中对应的边删除；步骤S8：判断是否所有的输入符号已还原，若为是，则解码结束，若为否，则返回步骤S5。与现有技术相比，本发明具有提高工作效率等优点。
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公开(公告)号：CN103618998B
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201310613363.8
申请日：2013-11-27
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种利用多信道CSMA实现多车辆同时广播信息的方法，包括1)预先设定N个互不重叠的信道；2)每个车辆节点保持对N个信道的监控；3)在车辆节点准备广播发射一个紧急信息帧时，检查空闲信道列表是否为空；4)在车辆节点对紧急信息帧进行实际广播发射前，再等待一个长度至少为一个帧间间隔的时段，并检查RSS是否一直低于ST；5)在随机接入回退时段里的任一时刻点，检查RSS是否一直低于ST；6)将使用过的信道标记为“最近一次使用过的信道”。与现有技术相比，本发明利用结合FDMA和/或CDMA的多信道CSMA协议来提高频谱利用率，从而可以在密度大的车辆环境中明显减少车辆节点的信息传输时延。
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公开(公告)号：CN105608674A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510946697.6
申请日：2015-12-16
Applicant: 同济大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T3/0068 , G06T2207/10024 , G06T2207/20182 , G06T2207/30004 , G06T2207/30108 , G06T2207/30212
Abstract: 本发明涉及一种基于图像配准、插值和去噪的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，获得同一对象的一个主图像和多个副图像，所述的主图像像素大于副图像像素；S2，以主图像为基准，将各个副图像分别与主图像配准；S3，将主图像与配准后的各副图像进行颜色匹配；S4，对各副图像分别进行插值操作，将各副图像放大；S5，利用步骤S4得到的放大后的各副图像，对主图像进行双边滤波器去噪，得到增强的主图像。与现有技术相比，本发明利用多个图像的图像信息，同时在图像增强的过程中运用图像插值来丰富图像信息，可行性高，得到的图像具有高准确度、高清晰度，适用范围广。
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