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公开(公告)号：CN110557368B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201910660168.8
申请日：2019-07-22
Applicant: 南京财经大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种属性基信息流控制方法，包括步骤：发送者发送第二属性、认证标签和密文给消毒机构；消毒机构对接收到的第二属性和认证标签进行认证，认证通过后对接收到的密文进行消毒，得到被消毒密文，将被消毒密文发送给接收者；接收者利用接收者密钥对收到的被消毒密文进行解密，得到明文。一种属性基信息流控制系统，包括：中心机构、消毒机构、发送者和接收者。可以灵活的选择信息流的访问控制结构；通过消毒机构的认证过程，判断第二属性的合法性，以及是否满足信息流控制政策，确认消息来源的合法性；通信成本与访问控制结构的复杂度成正比。
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公开(公告)号：CN113009825A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110172191.X
申请日：2021-02-08
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 河海大学 , 南京财经大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种受欺骗攻击的非线性网络化系统状态估计方法，首先建立非线性系统模型和系统状态估计器模型，引入事件触发机制，基于欺骗攻击对网络传输数据造成的影响，建立网络攻击模型，在欺骗攻击和事件触发机制下设计了非线性系统状态估计器模型；利用Lyapunov稳定性理论，得到确保系统指数均方稳定的充分性条件；最后求解线性矩阵不等式获取事件触发参数和状态估计器增益；本发明可以有效节约带宽、减少网络负荷,提高传输信道的通讯能力,能够高效节约网络带宽资源、降低网络负荷；同时引入事件触发机制和量化机制，可以有效减轻网络传输的负担。
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公开(公告)号：CN112995154A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110175213.8
申请日：2021-02-09
Applicant: 南京理工大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种受非周期性DoS攻击的复杂网络同步控制方法，首先建立复杂网络系统模型和同步误差模型，引入事件触发机制，基于非周期性DoS攻击对网络传输数据造成的影响，建立网络攻击模型，在非周期性DoS攻击和事件触发机制下设计了复杂网络的同步误差模型；利用Lyapunov稳定性理论，得到确保系统指数稳定的充分性条件；最后求解线性矩阵不等式获取事件触发参数和控制器反馈增益；本发明可以有效节约网络带宽资源，提高传输信道的通讯能力,同时能够帮助网络化系统在应对网络攻击时仍保持稳定运行；引入事件触发机制，可以有效减轻网络传输的负担。
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公开(公告)号：CN112232387A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011046610.7
申请日：2020-09-29
Applicant: 南京财经大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSELM‑RFE的粮食作物病害症状的有效特征识别方法，该方法首先初始化有效特征排序表和当前特征子集表，并获取当前训练样本集，接着训练最小二乘超限学习机分类器并计算特征的排序系数，找出排序得分最小的因素特征，然后更新有效特征排序表和当前特征子集表，并重复以上步骤直至当前特征子集表为空。本发明的方法相比于传统的递归特征消除类方法，只需调节学习模型参数C，能快速识别粮食作物病害症状的有效特征。通过在UCI标准数据库中的Soybean数据集上的实验表明，相比传统SVM‑RFE方法，本发明方法仅需3％的计算时间，而且仅需1个有效特征在测试集上得到最高的测试精度，识别出的特征更有效。
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公开(公告)号：CN111241420A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010027217.7
申请日：2020-01-10
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
IPC: G06F16/9536 , G06Q50/00
Abstract: 本发明提出一种基于社交网络信息扩散感知的推荐方法，首先获取社交平台用户数据集，创建初始用户社交关系网络图；在此基础上创建社交关系网络概率图，通过概率函数计算每个用户转发消息的边概率值，通过蒙特卡罗抽样获取用户以高概率转发消息的依赖节点集，计算用户整体兴趣度，构建社交网络扩散模型；创建社交关系网络领域图，确保同一消息不会同时推荐给相关性高的用户；通过经典贪婪算法找到用户独立集合，构建启发式感知推荐算法，优化用户消息推荐列表；计算用户总体参与度，评价推荐质量。本发明的推荐方法能够提高用户与社交平台的参与度、参与用户的分布范围，优化推荐质量，解决网络资源利用有限的难题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109597024B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811375572.2
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
IPC: G01S5/02
Abstract: 本发明涉及一种基于异步传感数据的室内区域定位方法及系统，包括：将给定用户u对应的异步传感数据按探测时间先后排成一个序列χ；根据给定的时间点l和时间间隔Δl，将探测时间在区间(t‑Δt，t]内的记录构成子序列χt；计算子序列中每条记录的权重，并将该子序列转换为一个用户RSSI向量；对每个指纹RSSI向量，计算用户RSSI向量与该指纹RSSI向量的相似度；对每个小区域，计算用户RSSI向量与该区域的相似度，相似度最大的区域即为χt对应的用户u的停留区域。本发明有效解决了异步场景下的室内定位问题。
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公开(公告)号：CN110781304A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911039124.X
申请日：2019-10-29
Applicant: 云境商务智能研究院南京有限公司 , 南京财经大学
Abstract: 本发明提供的一种利用单词信息聚类的句子编码方法。在一个实施例中，将特定长度句子序列中的各个单词映射到词向量空间中，并获取各个单词的词向量；获取各个词向量的编码向量并将各个编码向量经过非线性挤压作为一个胶囊；获取多个胶囊形成原始胶囊层，利用胶囊协议算法从原始胶囊层中抽出具有特定语义特征的单词的语义信息，形成第一目标胶囊层；对第一目标胶囊层中的第一目标胶囊利用胶囊协议算法进行信息转化形成具有分类个数的第二目标胶囊层。通过采用胶囊协议算法，根据目标胶囊对于原始胶囊的不同要求，进行信息的传递，能够获取更长的句子特征，并能有效提高句子分类的准确性。
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公开(公告)号：CN109850149A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910034873.7
申请日：2019-01-15
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于无人飞行装置技术的粮库巡查系统，包括：无人飞行装置、粮情监测系统和远程服务平台；其中，无人飞行装置包括：数据采集模块和无线通信模块；其中，数据采集模块包括：远程射频子模块；粮情监测系统包括：射频发射装置；远程射频子模块接收和存储射频发射装置发送的粮情数据；而后通过无线通信模块上传至远程服务平台。无人飞行装置根据预设路线，对各粮库进行低空巡检；各粮库的粮情监测系统数据汇聚节点通过射频发射装置，将该粮库的粮情数据写入数据采集模块；无人飞行装置根据无线通信状况，选择将数据通过无线传输模块实时传送给远程服务器平台；或是进行离线巡检，到指定地点后再进行批量传输。
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公开(公告)号：CN109710917A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811375581.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于印象矩阵的朋友圈隐藏情感分析方法，属于微信朋友圈文本情感分析领域，主要解决朋友圈内容发布者隐藏情感分析的问题，具体实现步骤是：1)挑选采集的朋友圈数据中仅通过文本内容难以进行情感标识判定的所有朋友圈，用集合U表示；2)对集合U中的每一条朋友圈uk∈U，计算其发布者pi的朋友圈印象矩阵I，然后结合uk发送时所设置的对各个标签分组的人的可见参数向量G，计算朋友圈uk对应的隐藏情感向量R＝G*I，基于隐藏情感向量R判定朋友圈uk的隐藏情感极性；3)重复执行步骤2)，直到输出集合U中所有朋友圈的隐藏情感极性。本发明有利于提高朋友圈隐藏情感分析的准确率。
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公开(公告)号：CN109670909A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811526973.3
申请日：2018-12-13
Applicant: 南京财经大学 , 云境商务智能研究院南京有限公司
CPC classification number: G06Q30/0631 , G06Q50/14
Abstract: 本发明提出一种基于概率矩阵分解和特征融合的旅游产品推荐方法，包括：建立用户产品点击量矩阵和点击量指示矩阵，利用概率矩阵分解，建立损失目标函数；获取用户行为数据和旅游产品特征数据，计算用户产品特征相似度矩阵；将用户产品点击量矩阵作为因变量，用户产品特征相似度矩阵作为自变量，利用多元线性回归，建立损失目标函数；利用未观测的点击量值作为概率矩阵分解和多元线性回归的纽带，建立损失目标函数；联立损失目标函数，通过梯度下降算法求解用户隐因子矩阵和产品隐因子矩阵；计算预测点击量并排序，推荐预测值排名前K的产品。本发明解决了旅游推荐冷启动、数据稀疏、特征复杂等问题，提高了推荐的准确度。
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