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公开(公告)号：CN114827273A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210322530.2
申请日：2022-03-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L67/60 , H04L41/0226 , H04L49/00
Abstract: 本发明公开了基于时延优化的虚拟网络映射算法，包括如下步骤：步骤1.建立虚拟网络映射的模型；步骤2.对虚拟节点和物理节点进行重要度排序；步骤3.进行虚拟网络节点映射；步骤4.进行虚拟链路映射。考虑节点位置约束以体现节点在网络拓扑中的重要性，本发明所提算法在节点排序算法中将链路时延和节点处理时延加入节点排序值，采用时间窗内批量处理虚拟网络请求的方法；相比传统算法，在网络平均传播时延方面做出了优化，并且强调了节点在局部拓扑中的重要性。仿真结果表明，本发明所提算法在QoS方面优于传统的虚拟网络映射算法。
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公开(公告)号：CN109871903A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910179602.0
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于端到端深度网络与对抗学习的目标检测方法。以SSD为基础，利用低卷积层拥有小局部感知野的特点，通过逆卷积结构将低分辨率高语义信息特征图与高分辨率低语义信息特征图相融合，达到提升目标检测算法的平均精准度的目的。此外，通过RPN网络得到粗粒度的候选框信息，在基本特征层生成候选框之后添加一个二分类判别，然后再通过常规的回归支路进行进一步回归从而得到更加精确的检测框信息。同时针对于SSD算法对部分遮挡目标的检测效果不好问题，提出了通过在特征图上添加遮挡掩码(Mask)来实现特征的部分遮挡，以达到对抗学习的作用。
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公开(公告)号：CN109598685A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811417236.X
申请日：2018-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明提出的一种基于beeps滤波红外图像细节增强方法，包括以下步骤：将原始红外图像转换成14-16bit的基础图像；使用beeps算法对基础图像进行滤波，提取出基频图像和细节图像；对基频图像和细节图像分别进行增强处理；将增强处理后的基频图像和细节图像进行结合，得到增强红外图像。本发明首次将beeps算法应用到红外图像细节处理上，克服了现有图像结合技术中会使局部像素突变或模糊的特点，很好增强了原始图像的细节，明显节省了计算效率，在时间上有数量级的提升，具有突破性意义。
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公开(公告)号：CN119577597A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625312.1
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于孤立森林算法的电力设备台账纠错方法，旨在解决电力系统中设备台账的设备类型与实际设备类型不相匹配的情况，以利于电力设备管理。方法包括：数据预处理，对设备类型标签编码并按MAC地址前六位分组；设计孤立森林算法模型，为每组构建异常检测模型；送分组数据集至模型进行训练；通过与原始数据集对比，确保异常设备类型为少数，调整参数优化模型；对异常台账进行人工确认并计算评价指标。本方法有效解决了设备类型不匹配问题，便于电力设备管理。
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公开(公告)号：CN119577565A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411625314.0
申请日：2024-11-14
Applicant: 南京鼎研电力科技有限公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06N3/0442 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 一种基于融合模型的光伏发电预测方法，属于光伏能源领域。传统光伏预测方法仅基于大量数据进行模型训练，往往存在着与光伏定律不符的预测结果。同时，针对特征子集的筛选通常采用单一方法，但光伏数据具有季节性、不确定性等特点，单一方法无法很好地描述各个特征与发电量的关系。本发明在传统预测方法的基础上融合光伏领域知识及定律，建立光伏约束模型；采用过滤法及包装法结合的算法建立特征子集的筛选模型，最后融合LSTM算法模型进行光伏预测。因此，本发明能够高效地筛选出更具代表性，相关性更佳的特征子集，并对光伏预测结果进行物理约束，从而提高模型的效果和泛化能力，实现光伏发电的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118317391A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410418141.9
申请日：2024-04-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了基于DBSCAN的移动sink数据收集路径规划算法、系统及设备，涉及无线传感网络技术领域。本发明包括：依次遍历每个传感器节点x，若未曾被访问，则先将x标记为已访问，按照访问顺序对所有访问的传感器节点依次标号x1,x2,...,xm。本发明引入了可移动sink节点，使得路由协议在设计上更加灵活，同时还解决了“能量空洞”问题；数据传输由移动sink节点的加入，将传感器节点基于密度算法进行分簇，有效的降低了簇首节点能耗，同时加强了网络的整体连通性，且在移动sink节点的路径规划中，构造优先级函数，综合考虑了最短路径以及数据的时效性。
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公开(公告)号：CN118229109A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410348664.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N5/04 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力市场经济与安全技术领域，公开了一种配电网系统中调度经济性趋优的决策变量计算方法，其目的在于通过分别建立发电环节、输电环节和供电环节三方环节的模型，继而建立考虑发‑输‑供三方环节的博弈模型，同时基于电力市场经济交易的影响，在经济学二层规划理论的基础上，建立发‑输‑供三方环节和电力市场双层博弈模型，进而求解模型Shapley值，并针对求解出的Shapley值集合来设计选择算法，让发‑输‑供三方获得最大收益，并更新电力市场经济调度决策变量。
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公开(公告)号：CN117977145B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410385216.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01P1/38
Abstract: 本发明公开了一种基于时间调制的微带耦合线无磁环形器，包括：介质基板、三个结构相同的以Y型连接方式分布在介质基板上的时变谐振器和位于介质基板底部的金属地构成；每个时变谐振器包含一段射频信号输入馈线、耦合线、一个终端开路的多阶枝节电路、反向串接的第一变容二极管和第二变容二极管、一个π型集总低通滤波器和一个调制信号输入馈线。本发明通过在耦合线谐振器结构的一端引入多阶开路枝节，另一端引入加载两个反向串联连接的变容二极管的时间调制电路，最终实现了具有低插损、高隔离度、大隔离带宽、体积重量小、易于集成及灵活性高等特性的无磁环形器。
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公开(公告)号：CN117977145A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410385216.8
申请日：2024-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H01P1/38
Abstract: 本发明公开了一种基于时间调制的微带耦合线无磁环形器，包括：介质基板、三个结构相同的以Y型连接方式分布在介质基板上的时变谐振器和位于介质基板底部的金属地构成；每个时变谐振器包含一段射频信号输入馈线、耦合线、一个终端开路的多阶枝节电路、反向串接的第一变容二极管和第二变容二极管、一个π型集总低通滤波器和一个调制信号输入馈线。本发明通过在耦合线谐振器结构的一端引入多阶开路枝节，另一端引入加载两个反向串联连接的变容二极管的时间调制电路，最终实现了具有低插损、高隔离度、大隔离带宽、体积重量小、易于集成及灵活性高等特性的无磁环形器。
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公开(公告)号：CN109886251A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910179621.3
申请日：2019-03-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/00 , G06F16/583 , G06F16/53
Abstract: 一种基于姿势引导对抗学习的端到端的行人再识别方法，具体包括以下步骤：步骤1，使用行人再识别数据集来训练图像编码器；步骤2，固定训练完成的图像编码器的参数部分，生成器根据编码器提取的输入图像的特征和目标姿势图来生成具有与输入图像相同身份且具有目标姿势的行人图像；步骤3，将身份判别器和姿势判别器整合到网络中，用身份判别器和姿势判别器来训练生成器以规范图像生成的过程；步骤4，端到端地优化整个网络模型；步骤5，提取待查询图像的特征，计算待查询图像与测试图像的特征向量之间的余弦距离来进行排名，从而得到待查询图像的识别结果。
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