-
公开(公告)号：CN116743795A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310504520.5
申请日：2023-05-06
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及物联网技术领域，具体为一种物联网应用功能配置的部署方法，其在物联网应用系统采用以服务单元为基本单位的分布式应用架构的前提下，利用物联网平台的统一通信机制来实现物联网分布式功能的配置和部署，这种配置和部署的通信和物联网应用数据的通信使用统一的物联网设备数据会聚机制，便于在物联网环境下实现分布式功能和物联网传感执行信息的统一传输、控制和管理。采用本发明，只要能够会聚物联网传感执行终端的节点，都支持分布式功能的按需配置或永久配置，提高了物联网功能部署和使用的灵活性，简化系统的开发和管理控制。
-
公开(公告)号：CN111310892B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202010067852.8
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于独立循环神经网络的语言模型建模方法，使用独立循环神经网络代替循环神经网络作为基本单元，由于独立循环神经网络的神经元只从输入和上一时刻的隐态本身接收信息，同一层之间的神经元没有相互作用，梯度的计算可以独立进行，同时针对独立循环神经网络进行dropout正则化，在时间序列上通过在层与层之间应用dropout以改善模型的过拟合现象；使用对数双线性模型降低输出层的计算量，加快训练速度。本发明结合了独立循环神经网络、正则化方法以及对数双线性模型的优越性，可以降低语言模型的困惑度并提升训练效率。
-
公开(公告)号：CN105635952B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610140028.4
申请日：2016-03-14
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种开放环境下的控制系统及其实现方法，该系统包括n层控制结构，其中n≥2，每层控制结构的构造方式相同，都包括通信接口模块、通信协议处理模块、控制数据处理模块、策略数据处理模块。该控制结构是一相对控制结构，相对每层来说，其南向接口面向本层的被控制端，北向控制接口则面向本层的控制端。系统在运行过程中，策略数据和控制数据分离，保证了控制策略设置的灵活性和可变性，并能够充分利用网络资源对复杂的控制策略进行智能化处理。系统能够有效地使用开放环境下各种资源，与此同时，还能够在使用这些资源的情况下避免或降低开放环境下的时延、可靠性、安全性、和原有控制设备的兼容等因素对控制的影响。
-
公开(公告)号：CN105635952A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610140028.4
申请日：2016-03-14
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G05B19/042 , G06F21/602 , G08C17/02 , H04L61/2007 , H04L67/10 , H04W4/70
Abstract: 本发明公开了一种开放环境下的控制系统及其实现方法，该系统包括n层控制结构，其中n≥2，每层控制结构的构造方式相同，都包括通信接口模块、通信协议处理模块、控制数据处理模块、策略数据处理模块。该控制结构是一相对控制结构，相对每层来说，其南向接口面向本层的被控制端，北向控制接口则面向本层的控制端。系统在运行过程中，策略数据和控制数据分离，保证了控制策略设置的灵活性和可变性，并能够充分利用网络资源对复杂的控制策略进行智能化处理。系统能够有效地使用开放环境下各种资源，与此同时，还能够在使用这些资源的情况下避免或降低开放环境下的时延、可靠性、安全性、和原有控制设备的兼容等因素对控制的影响。
-
公开(公告)号：CN102722726A
公开(公告)日：2012-10-10
申请号：CN201210181550.9
申请日：2012-06-05
Applicant: 江苏省电力公司南京供电公司 , 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于动态二叉树的SVM多分类方法，属于数据挖掘技术领域。本发明基于动态二叉树的SVM多分类方法利用多个二分类SVM构成二叉树结构的SVM多分类器，并在分类过程中根据各二分类SVM的分类结果动态调整二叉树结构，将分类成功率较高的二分类SVM调整至二叉树结构的根部，从而提高早期分类成功的概率，并且减少单个样本所经过的二分类SVM的数量，在保证分类准确率的同时有效提高了分类速度。本发明还公开了一种采用本发明多分类方法的网络告警预测方法、P2P流量分类方法、图像语义分类方法、网络攻击检测方法及网页分类方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113867230B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111221370.4
申请日：2021-10-20
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 一种Modbus远程操作控制系统，由客户端Modbus接口代理、Modbus设备配置服务、物联网服务器端软件、具有Modbus接口的物联网网关、边缘Modbus接口代理五部分组成，其中物联网服务器端软件、具有Modbus接口的物联网网关组成了基本物联网服务系统。通过Modbus接口代理，将处于现场的Modbus设备经由广域网接入远程接口服务系统，由该系统提供北向Modbus应用服务，形成虚拟的远程Modbus接口。在此基础上，用户可以通过人机界面、控制反馈等应用程序，在广域网的任意位置实现对Modbus设备的远程交互应用。这些远程交互应用包括但不限于：现场数据采集、Modbus接口配置和控制、远程控制反馈等。在本系统的支持下，使用者可以在远程如同在现场一样透明地接入和操作Modbus设备。
-
公开(公告)号：CN115225505A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210825309.9
申请日：2022-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/5051 , H04L67/30 , H04L67/12 , H04L69/22 , H04L69/08 , G16Y40/30 , G16Y40/35
Abstract: 一种物联网应用功能配置结构，用于物联网中包括数据边缘处理的分布式处理，由功能模块Profile和Profile代理两部分构成。Profile是一个独立的数据处理单元，有自己的输入、输出和内部状态。Profile代理的功能是为Profile功能运行中，提供相应的环境支持，其中主要包括通信、数据的本地存储等。Profile的所有对外关联都通过Profile代理完成，两者之间的交互内容包括Profile和传感/执行终端之间的应用数据交换、Profile和服务端的应用数据交换、Profile和服务端的管理、配置、控制数据的交换。Profile代理完成对一个设备会聚节点所有Profile的管理。该结构依附于物联网整个体系的分布式计算机制，在统一定义的配置结构和数据结构的支持下，可以很容易地部署在网络中最有利的物理位置，以充分发挥其性能和功能。
-
公开(公告)号：CN111325681B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010071306.1
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结合元学习机制与特征融合的图像风格迁移方法，本发明将基于卷积计算的特征融合和利用元学习机制解码特征图的两种方法结合。首先通过卷积计算初步融合内容特征和风格特征，且对初步融合的特征图和内容特征图做加权求和操作，通过调节权重控制风格化程度；然后利用元学习机制把融合特征图解码为风格化图像，且在解码的过程中对风格进行二次学习，保证了风格特征的充分表达。本发明提高了风格化图像的质量，使得合成图像的风格更加忠实于原风格；基于内容图像和风格图像的特性，控制风格化的程度；利用元学习机制同时进行风格二次学习和解码特征图操作，缩短了风格迁移的时间，快速实现任意图像的风格化。
-
公开(公告)号：CN111880769B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202010737128.1
申请日：2020-07-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种适用于物联网应用系统接口的抽象描述方法及其应用，所述接口实体包括：物联网中物联网平台与其他应用之间的服务接口、平台与网关之间的接口、网关与传感/执行器之间的接口以及平台内部各模块之间的接口，将接口实体抽象成可调用接口层、数据处理层和接口服务层，通过对可调用接口层、数据处理层、接口服务层上的属性集定义从而完成接口实体的描述。本发明采用的是属性化描述方法，且采用树状结构进行属性描述可以降低接口开发过程中的沟通设计成本，减少接口开发的工作量，提高接口开发的可靠性。
-
公开(公告)号：CN111325681A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010071306.1
申请日：2020-01-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种结合元学习机制与特征融合的图像风格迁移方法，本发明将基于卷积计算的特征融合和利用元学习机制解码特征图的两种方法结合。首先通过卷积计算初步融合内容特征和风格特征，且对初步融合的特征图和内容特征图做加权求和操作，通过调节权重控制风格化程度；然后利用元学习机制把融合特征图解码为风格化图像，且在解码的过程中对风格进行二次学习，保证了风格特征的充分表达。本发明提高了风格化图像的质量，使得合成图像的风格更加忠实于原风格；基于内容图像和风格图像的特性，控制风格化的程度；利用元学习机制同时进行风格二次学习和解码特征图操作，缩短了风格迁移的时间，快速实现任意图像的风格化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
29
records
(took 0.026 seconds)
