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公开(公告)号：CN115719625A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211045060.6
申请日：2022-08-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种融合知识图谱和深度学习的糖尿病预测方法及系统，该方法通过构建体检数据实体向量库，基于体检数据实体向量库得到患者体检数据的向量表示，得到体检数据向量；构建糖尿病领域知识图谱；基于构建的糖尿病领域知识图谱，抽取患者症状描述中的实体和关系，并表示成向量的形式，得到症状描述向量，进而获得患者自身状况的矩阵；融合自注意力机制与卷积神经网络，构建分类预测模型，由分类预测模型获得预测结果。本发明与现有方法相比，能够通过同时考虑患者体检数据与症状描述，并基于知识和数据双驱动，具有更高的准确性和可解释性。
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公开(公告)号：CN115549971A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211049325.X
申请日：2022-08-30
Applicant: 南京邮电大学 , 安徽晶奇网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出基于改进生成对抗网络的物联网协议模糊测试方法，解决了传统协议模糊测试中需要掌握协议格式进而生成满足目标系统要求的测试用例的问题。在测试用例的接受率、漏洞的检出率指标上，本发明方法与传统方法相比具有显著的优越性，采用本发明所生成的测试用例具有正确的协议格式，并且保持其多样性。
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公开(公告)号：CN115544719A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211046938.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 南京邮电大学 , 安徽晶奇网络科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F16/27 , G06N3/12 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明提出一种在提升流式计算一致性的同时兼顾可用性和分区容错性的方法，将CAP问题进行量化描述，然后从整体层面进行优化。首先通过张量作为一种数学工具，对不固定冗余分布式存储系统的一致性进行量化表达。然后基于最终一致性模型的流式计算架构及更新过程，推导出了C、A、P之间定量化的约束关系。在确定约束关系模型中不同参数的性质和成本约束条件后，形成三目标优化问题。最后使用改进后的NSGA2遗传算法进行求解，经过迭代后可以得到描绘Pareto最优解集的前沿面图像。本方法实现了将传统只能定性分析的CAP问题进行量化表示，并使用遗传算法求出最优解集合，为决策者选出满意解作为解决流式计算一致性问题的方案提供了支持。
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公开(公告)号：CN115440385A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211057871.8
申请日：2022-08-30
Applicant: 南京邮电大学 , 安徽晶奇网络科技股份有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于医疗场景的模糊高效用模式挖掘方法，通过引入模糊集理论与模糊函数模型，使得高效用模式挖掘算法不仅可以适用于交易数据库场景中，同时也可以适用于医疗数据场景中，并且能够增强挖掘结果的可解释性。该方法结合一阶段高效用模式挖掘算法与两阶段高效用模式挖掘算法的特点，在面对不同特点的数据集时，模糊过程中对时间以及空间的消耗相对比较稳定，挖掘过程中相对于传统的单一算法具有较好的性能。
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公开(公告)号：CN112799420B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110024474.X
申请日：2021-01-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明所述的一种基于多传感器无人机的实时航迹规划的方法，首先，建立无人机航迹规划的数学模型和全局航迹；然后，根据收集实时信息与是否遇到障碍物进行改进快速随机扩展树将生成的随机采样点进行概率引导；最后，将新算法应用于无人机的航迹规划问题中。最终，降低了无人机航行的代价，提高了无人机在复制环境中能够实时的规划出最优的路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115394440A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210958683.6
申请日：2022-08-09
Applicant: 江苏跃凯生物技术有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本申请提供一种基于模型融合的葡萄糖浓度预测方法及相关设备，在获取到初始样本数据集后，采用卡尔曼滤波算法对初始样本数据集中的传感器电流信号进行降噪平滑处理，使电流信号更接近真实值，提高预测结果的精度；基于K折交叉验证，将优化后的LSTM模型得到的对葡萄糖浓度的初步预测结果输入优化后的XGBoost模型，得到葡萄糖浓度的最终预测结果。利用模型融合的思想，将LSTM模型的初步预测结果作为XGBoost模型输入，充分发挥LSTM模型和XGBoost模型的各自优势，提高葡萄糖浓度预测的精度。采用K折交叉验证的方式可以降低模型在构建和融合过程中出现过拟合的风险并提高模型的泛化能力，提高预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN110070215B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201910279018.2
申请日：2019-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应的季节性ARIMA模型的太阳能收集功率预测方法，其主要包括以下步骤：S1：收集参考天和当天中各个时刻的太阳能功率值，得到初始训练集T0；S2：根据当天中收集到的若干个参考时刻的太阳能功率值与参考天的太阳能功率值的相似度，调整初始训练集T0中各元素的位置，得到新的训练集T1，并转换为训练集Train；S3：对训练集Train进行季节性差分和平稳性检验；S4：根据训练集Train的时间序列性质确定最佳季节性ARIMA模型；S5：利用最佳季节性ARIMA模型预测当天若干个时刻的太阳能功率值。如此设置，预测结果精度更高、更准确。
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公开(公告)号：CN113255884B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202110536592.9
申请日：2021-05-17
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于协作学习的网络异常流量识别与分类方法，包括如下步骤：1各个参与方对已抓取的DDoS攻击流量数据进行预处理；2协调服务器初始化模型的参数，并设定协作学习的超参数，包括协调方与参与方之间的通信轮次、每轮中参与方的训练次数；3协调服务器组织各个参与方的训练，在每一通信轮次中，各参与方使用本地数据集训练一CNN模型，协调方负责聚合各参与方的模型并将聚合后的模型发送给各参与方以进行下一轮的训练；4在模型收敛后，协调方将最终的模型发送给各参与方，用于DDoS流量的识别与分类。该方法使用深度学习挖掘DDoS流量数据特征与攻击类型之间的关系，利用协作学习技术，充分利用各个终端的数据训练模型。
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公开(公告)号：CN112766233B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110190644.1
申请日：2021-02-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于激光雷达和RFID的人体行为识别方法，包含静态和动态人体行为识别两种类型，在结构上主要分为三个部分：LiDAR、RFID阅读器和标签以及数据处理模块。LiDAR用于实时获取视场内的人体行为；RFID标签负责确定目标ID和辅助分类；数据处理模块用于模型训练和预测。本发明强调人体行为识别的隐私性、安全性和鲁棒性，能够在复杂多变的环境中进行准确的行为识别。
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公开(公告)号：CN114648095A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210190501.5
申请日：2022-02-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及生态环境监测技术领域，公开了一种基于深度学习的空气质量浓度反演方法，将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络与引入Nesterov动量的自适应学习率RMSProp算法和参数初始化策略相结合，对传统的LSTM模型进行了优化并且提出使用了自适应学习算法。基于建立的双向LSTM模型对空气质量浓度的变化进行反演，这种方法能够大幅度减少训练模型所需要的时间并且能提高空气质量浓度的精度，根据新的环境数据的变化去在线训练模型。通过基于深度学习的空气质量浓度反演方法可以实现对区域式空气质量浓度的变化进行准确的反演。
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