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公开(公告)号：CN111131031A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911375100.1
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L12/715 , H04L29/08
Abstract: 一种基于移动性权重的VANET集群分簇优化方法，利用每个车辆的移动性信息，包括节点接连级别、平均速度和距离，分簇算法基于计算的权重值选择CH。为了确保和保持集群稳定性，引入了SeCH，以便在PCH即将离开时担任领导，定期检查和更新PCH和SeCH的速度差，以确保平稳过渡以满足VANET环境安全应用的严格要求。
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公开(公告)号：CN105573760B
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201510944373.9
申请日：2015-12-16
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于storm的物联网数据处理系统及方法，其中系统包括插件管理器，用于加载、运行和管理插件；数据预处理插件，用于接收物联网数据，以及数据格式的预处理，将多种结构的数据转换为统一数据格式；语句解析插件，用于接收用户执行语句，并将用户执行语句进行词法语法解析，形成解析树；逻辑处理插件，通过解析树提取语义并进行功能选择，通过解析树提取需要执行的具体功能，并将该功能执行需要的参数进行提取，转换和封装，然后封装在固定数据格式的数据包发送给功能执行插件执行；功能执行插件，执行具体功能。本发明采用插件化设计，每一个插件可以独立开发，各个插件之间不相互依赖，增加了系统的可扩展性和可维护性。
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公开(公告)号：CN103336813B
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201310262542.1
申请日：2013-06-27
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于中间件架构的物联网数据集成管理方案，该数据集成管理方案将物联网数据的采集及集成管理架构分为四层，分别是用户接口层，应用层，数据集成层和底层异构层。在物联网的大环境下，针对数据集成层，提出了物联网中数据采集的中间件架构，并详细阐述了该中间件的各个功能模块以及具体设计流程。本发明基于中间件，提出了物联网异构数据库集成管理框架，将中间件架构和集成管理框架组合在一起，可以实现物联网中数据的统一管理，很好的满足用户的需求，因此，具有一定的实际使用价值。
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公开(公告)号：CN107705556A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710779559.2
申请日：2017-09-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/01
CPC classification number: G08G1/0129
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机和BP神经网络结合的短时交通流预测方法，首先历史交通流数据的采集，利用归一化方法对交通流数据进行预处理，得到归一化后的数据集,将归一化后的数据集划分为训练数据集和测试数据集；然后利用SVM模型对测试集进行预测分析，得到预测结果，使用BP神经网络模型对残差序列进行分析，得到修正后的残差序列；将SVM模型所得到的预测结果与BP神经网络模型所得到的修正残差序列相加，得到最终的预测数据；将测试数据集和预测数据进行比较，分析误差。本发明采用支持向量机和BP神经网络相结合的交通流预测方法，通过支持向量机模型对样本数据进行分析，使用较少的数据集得到较高的预测精确度，减少了计算量和计算难度。
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公开(公告)号：CN103248769B
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201310188809.7
申请日：2013-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于iPhone手机进行路径优化的配送系统，利用iPhone手机所拥有的运算能力进行路径优化运算，从而减轻服务器运算压力和网络传输压力，系统包含iPhone终端应用、消息收发服务器、数据处理服务器三部分，所述的iPhone终端应用包括人机交互界面模块、通讯模块、优化运算模块；所述的消息收发服务器包括消息解析模块、通讯模块、消息处理模块；所述的数据处理服务器包括数据解析模块、通讯模块、地图信息处理模块、物流信息处理模块，基于iPhone手机的物流配送方法，配送方法包括配送准备阶段、配送实行阶段、反馈统计阶段，在配送过程中，为配送人员实时指引配送路径，并减少了配送过程中的终端应用和服务器间的通讯次数，降低服务器运算压力和通讯成本的同时提高了配送效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102622649A
公开(公告)日：2012-08-01
申请号：CN201210057877.5
申请日：2012-03-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06N3/12
Abstract: 本发明提供一种基于信息熵的改进进化多目标优化方法，即基于信息熵的改进PESA算法（Comentropy-basedPESA,C-PESA），将信息熵度量指标引入到PESA算法中，利用信息熵指标在量化度量Pareto解集的分布特性，即均匀性、多样性和收敛性方面的突出表现，及时考量PESA算法进化后种群个体的进化程度。当种群进化到种群分布均匀多样之后，此时信息熵数值保持不变。依据这个特性，当求得的信息熵数值在一定范围内稳定不变时，说明PESA的优化效果已经达到，优化计算过程可以从这里停止。从而避免复杂进化过程，降低时间复杂度。
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公开(公告)号：CN112464750B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202011253290.2
申请日：2020-11-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的车牌特征点检测方法，旨在解决现有技术中车牌特征点检测精度低的技术问题。其包括：获取道路视频，并将道路视频转换成道路图像数据；利用预先训练好的车牌特征点检测模型处理道路图像数据，通过模型前向推理获得车牌特征点检测结果；利用OpenCV工具将车牌特征点检测结果以标签的形式添加到道路图像数据中，并将带有标签的道路图像数据恢复成带有标签的道路视频，获得道路视频的车牌特征点检测结果；其中，所述车牌特征点检测模型采用融合注意力机制的高分辨率并行网络模型。本发明方法能够高效、准确的进行车牌特征点检测。
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公开(公告)号：CN111131031B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201911375100.1
申请日：2019-12-27
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 一种基于移动性权重的VANET集群分簇优化方法，利用每个车辆的移动性信息，包括节点接连级别、平均速度和距离，分簇算法基于计算的权重值选择CH。为了确保和保持集群稳定性，引入了SeCH，以便在PCH即将离开时担任领导，定期检查和更新PCH和SeCH的速度差，以确保平稳过渡以满足VANET环境安全应用的严格要求。
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公开(公告)号：CN112989194A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110290783.1
申请日：2021-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9535 , G06F17/16 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种车联网用户请求与服务偏好融合的推荐方法及系统，通过在线推荐与离线训练两个阶段为网联车辆提供信息发布服务。在线推荐阶段实时获取网联车辆服务需求，通过用户需求和服务偏好聚类的协同过滤推荐算法将服务端信息高效发布给对应网联车辆用户，并同步存入用户偏好记录；离线阶段获取并融合用户的服务偏好数据，通过用户服务偏好模型进行计算并对发布信息进行同步更新。本发明能够优化信息传输时延，提高车联网业务推荐系统的服务质量。
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公开(公告)号：CN109471982A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811394933.8
申请日：2018-11-21
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/9536
Abstract: 本发明提供了一种基于用户和服务聚类QoS感知的Web服务推荐方法，基于用户调用服务的QoS记录，使用余弦相似度计算对有相似服务偏好的用户进行聚类；然后对服务本身的描述文档WSDL文件进行特征词提取并归一化，采用K-means++算法对具有相似功能特征的服务进行聚类；最后将相似用户集合和相似服务集合整合到协同过滤算法中对服务调用矩阵的缺失的QoS值进行计算并产生推荐。通过使用WSDream开源项目提供的数据集进行仿真实验，结果表明该种基于用户和服务聚类的Web服务推荐方法，与现有技术相比，在平均绝对误差和均方根误差两种主流评估指标上具有更优的结果。
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