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公开(公告)号：CN110287638B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN201910597647.X
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/04
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：CN114491166A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210087632.0
申请日：2022-01-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/904
Abstract: 本发明公开了一种基于节点重要性的图摘要算法，包括：建立节点集合，对集合中所有点进行重要性指标计算和排序；根据重要性顺序，选择重要性较低且相距两跳的节点组成节点对，合并生成新的图摘要顶点，同时更新图摘要顶点集合，直至所有摘要节点均达到算法阈值时停止；遍历摘要顶点集合，根据MDL(最小描述长度)原则选择摘要点对生成边，并根据原始图和摘要图生成修正边集合，最终输出摘要图和修正边集合。本发明能够根据大图中节点的重要性进行摘要，避免了传统图摘要算法中存在的重要节点被提前合并等缺陷，在图处理领域具有广泛实用价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN110162706B
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN201910431441.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于交互数据聚类的个性化推荐方法及系统，包括构建用户项目交互特征矩阵、构建用户历史行为矩阵、使用分类器对交互矩阵P进行分类、相似用户聚类、邻近项目选择、神经网络训练、个性化推荐，本发明将用户对项目的浏览记录、用户搜索记录等历史信息与用户个人信息拼接构造用户特征，使用聚类算法对用户特征进行聚类，并在此基础上对特定用户进行个性化推荐，改进了传统矩阵分解模型的性能，将矩阵分解与多层感知机结合，对用户项目间的关系进行学习预测。提升了大数据环境下推荐的精度。
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公开(公告)号：CN112882797A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110218973.2
申请日：2021-02-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的容器安全检测方法，首先通过脚本收集本地镜像信息及运行中容器信息；通过工具Anchore扫描镜像漏洞信息；使用CVSS评估漏洞严重性得分；根据镜像所有漏洞评分结果实现镜像安全性评估；之后通过工具Strace收集运行中容器产生的系统调用；结合系统调用表生成系统调用映射文件；紧接着结合滑动窗口方法将系统调用映射文件特征化；使用优化后的机器学习方法TF‑IDF计算特征文件中每个词的TF‑IDF值；使用特征进行训练或检测；更新本地数据，提高入侵检测率。本发明融合了容器镜像的漏洞检测与评估和运行中容器的入侵检测，实现了容器从镜像下载到运行结束整个生命周期的安全检测。
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公开(公告)号：CN111817872A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010429452.7
申请日：2020-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于人工免疫与贪婪混合算法的雾设备节点部署方法，用来解决传统人工免疫算法产生的解空间大而导致寻找可行解困难的问题，该算法将雾设备节点部署问题分解为两个子问题求解，利用人工免疫算法求解雾设备节点集合，利用贪婪算法求解传感器节点与雾设备节点的连接，本发明提出的方法面向工业应用的实际需求，在部署雾设备节点时考虑了连接数、容量和延时。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110299187B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910597641.2
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16B50/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Hadoop的并行化基因数据压缩方法，事先从待压缩基因序列中选取并通过k‑mer构建Hash表编码参考序列，并将参考序列存储为索引文件。启动Hadoop集群，将配置、索引和待压缩文件传到HDFS上，配置MapReduce任务，在Map任务中读取待压缩序列的所有信息，使用Combiner与Partitioner对Map结果优化。在Reduce任务中进行待压缩序列与参考序列的匹配去重,最后将结果压缩输出。本发明使用分布式计算方式可以在读取单个基因实现并行化并提高效率，还可以实现多条基因序列的并行处理，以实现处理压缩大批量基因文件的加速。
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公开(公告)号：CN116740763A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310707709.4
申请日：2023-06-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/30 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于双注意力感知融合网络的跨模态行人重识别方法，涉及图像识别技术领域，使用特征提取网络获得行人特征，为了减少跨模态图像的模态信息差异与抑制行人图片中背景噪声带来的不良影响，通过一种双注意力感知融合方法对模态内与模态间信息交互融合，减少模态间隙对跨模态行人重识别的影响；为了从模态内和模态间对齐样本分布，本发明从度量学习角度设计了一种特征相关性判断，它利用同类样本间的相似性与异类样本间的排他性形成监督信息来对特征样本间的相关性进行建模，目的是期望同类人物id特征样本更相似，异类人物id特征样本更不相似；与常规标准交叉熵损失配合训练，使得模型提取的特征获得更好的空间分布。
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公开(公告)号：CN116522929A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310518582.1
申请日：2023-05-09
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/289 , G06F40/30 , G06F16/33
Abstract: 本发明提供了一种短文本关键短语抽取方法，主要包括以下步骤：首先对文档进行预处理，从文档中提取候选短语并去除重复短语，接着建立词汇表并记录上下文信息；通过遍历词汇表，记录其他需要的统计信息并计算统计特征得分；计算候选短语的统计特征得分；根据候选短语之间的语义相似度构建语义图；融合统计与语义特征得分，根据得分进行降序排名并输出结果。本发明综合考虑了统计特征与语义特征，避免了传统抽取方法中语义相似短语共现性弱的问题，可以提高短文本场景下的关键短语抽取的准确率，在自动问答系统，推荐系统，情感分析等领域有较好的应用价值。
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公开(公告)号：CN110147552B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201910431440.5
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/35 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06Q10/06 , G06Q50/20
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理的教育资源质量评价挖掘方法及系统，首先从海量教育评论数据中使用自然语言处理技术挖掘用户评价观点，以 二元组存储。其次，以 为指标结点建立。然后基于教育资源语料库通过神经网络对词向量进行训练，建立词到向量的模型。再对评价对象进行聚类，再按照floyd算法选出中心向量。接着对评价词进行聚类，生成资源评价指标树，选出的中心向量作为评价指标树的结点，最后对评价词进行情感分析并打分输出。解决了基于众筹众创的数字教育评价数据量过大，人工评价方法成本高、难度大、主观性高等问题。
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公开(公告)号：CN110310709B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910598102.0
申请日：2019-07-04
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16B50/50
Abstract: 本发明公开了一种基于参考序列的基因压缩方法，首先任意选取一个基因序列作为参考序列。其次，获取参考序列的小写字符和ACGT，并以二元组表示小写字符。然后，读取参考文件，获得参考文件的头部、换行信息、小写字符、N字符、碱基信息和其他字符，并将换行长度、小写字符、N字符和其他字符表示成二元组。接着，匹配参考序列和待压缩序列的小写字符二元组。最后匹配Hash值。解压缩过种采用压缩过程相反的步骤。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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