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公开(公告)号：CN105975804B
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201610281013.X
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16B5/00
Abstract: 本发明公开一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法，解决分析生物网络中蛋白质相互作用并求取蛋白质复合物的问题。该方法将蛋白质生物网络构建成图模型，依据给定的种子顶点和蛋白质间的相互作用，结合蛋白质集群适应度和蛋白质顶点适应度的求解方法，分析蛋白质间的相互作用，求解蛋白质复合物。本发明能够形成解决在生物网络中求取蛋白质复合物问题的方案，使蛋白质复合物求取问题在解决过程的准确性和高效性方面得到保障。
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公开(公告)号：CN111836273B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202010441693.3
申请日：2020-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04W16/20
Abstract: 本发明提出了一种提高室内无线通信系统接收功率覆盖均匀性的方法，预定义通信接入点布局位置序列PosAP，布局参数Symis等相关参数；计算总接收功率矩阵Pr；计算Pr的归一化方差，并设置状态参数；执行外层迭代循环；更新状态参数；根据布局参数Symis更新PosAP；执行内层循环，比较最佳归一化方差Varbetterin与更优归一化方差Varbetter的大小，若Varbetterin＜Varbetter，则更新更优归一化方差，记录更优功率因子序列、更优通信接入点布局位置序列；否则，依据Metropolis准则计算逃脱概率P，并根据逃脱概率P决定是否随机生成全新的PosAP；判断外层循环是否结束，若结束输出最佳Posbetter和其匹配的最佳Kbetter。本发明可以提高室内无线通信系统接收功率覆盖均匀性，提升系统有效性和可靠性。
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公开(公告)号：CN111860145A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010528145.4
申请日：2020-06-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算和最大似然估计的人脸识别系统优化方法。该方法采用边缘计算和最大似然估计的方法优化边缘端和云端人脸识别系统的计算力分配。本发明的具体步骤为：(1)、从历史访问数据库中获取历史访问数据，根据数据预测将来一段时间内的系统压力情况；(2)、从摄像头采集图像数据，并进行预处理；(3)、在边缘计算模块中根据压力情况分配计算力；(4)、进行本地端或是云端的人脸识别；(5)、从本地端或云端获取结果并返回到系统。本发明在使用云服务的同时又充分挖掘了边缘端设备的计算能力，通过边缘端和云端的交互优化，实现了一个成本低，识别准确率高，应对大压力冲击能力强的人脸识别系统。
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公开(公告)号：CN107169423B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201710269887.8
申请日：2017-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频人物运动类型识别方法，该方法使用三维人体运动捕获中的信息，结合对应的二维视频捕获的运动数据，产生两组相对应的运动状态序列，建立一个概率模型，可以用于分析在视频数据中，即使用普通网络摄像机拍摄的常规二维视频中捕获的人物运动数据，通过对应关系计算其代表的最有可能的三维运动状态，进行视频中人物运动的识别。由于三维数据在精度与对人物关节运动的分析上所具有的优势，所以本发明采用二维与三维数据混合的方式来提高分析的精确度与效率。
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公开(公告)号：CN105975804A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610281013.X
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F19/12
CPC classification number: G16B5/00
Abstract: 本发明公开一种基于生物网络的蛋白质复合物求取方法，解决分析生物网络中蛋白质相互作用并求取蛋白质复合物的问题。该方法将蛋白质生物网络构建成图模型，依据给定的种子顶点和蛋白质间的相互作用，结合蛋白质集群适应度和蛋白质顶点适应度的求解方法，分析蛋白质间的相互作用，求解蛋白质复合物。本发明能够形成解决在生物网络中求取蛋白质复合物问题的方案，使蛋白质复合物求取问题在解决过程的准确性和高效性方面得到保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105975532A
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201610282107.9
申请日：2016-04-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/2458
Abstract: 本发明公开一种基于属性图中的冰山顶点集的查询方法，该方法将冰山顶点集查询问题定义成属性图模型，从全局角度求解属性图中的冰山顶点集，通过广度优先搜索与前向聚合等策略获取可行解空间。本发明能够形成解决全局情况下属性图的冰山顶点集方案，使属性图中的冰山顶点集查询问题在解决过程中在时间和空间复杂度上得到优化，并避免早熟收敛。
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公开(公告)号：CN105956114A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610293424.0
申请日：2016-05-05
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/288
Abstract: 本发明公开一种基于标签图的模式匹配子图查找方法，该方法将模式匹配子图查找问题定义成标签图模型，从全局角度求解标签图中的模式匹配子图，通过剪枝优化和深度优先搜索算法等策略获取可行解空间。所述标签图中模式匹配子图的查找问题描述如下：设给定一个包含一组标签的标签图，再给定包含一组标签的查询图，基于标签图的模式匹配子图查找方法找到和查询图模式匹配的子图。假定标签图为G＝(V,E,l)，查询图为Q＝(Vq,Eq,lq)，标签图G＝(V,E,l)中每个顶点看作待查询的对象，图中每个顶点都具有一个标签；标签图和查询图均为有向图。我们的目标是从标签图G＝(V,E,l)中寻找到所有和查询图Q＝(Vq,Eq,lq)满足模式匹配条件的子图。
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公开(公告)号：CN114389728A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111648589.2
申请日：2021-12-30
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04B17/336 , H04B17/382 , H04B17/391 , H04W16/22 , H04W16/28
Abstract: 本发明公开了一种基于分式规划的波束成形设计方法，该方法包括：构建多输入单输出(MISO)信道的系统模型，即考虑MISO干扰下行链路信道，配备M根天线的基站(BS)向N根单天线的用户发送独立的数据符号，形成最大化系统合速率的优化问题；采用分式规划的方法，将多维二次变换应用于上述最优化问题的每个信干噪比(SINR)项，将原问题映射为等价的分式规划问题；初始化波束成形向量集合V，使得V满足约束条件Tr(VVH)≤Pmax，对辅助变量yk和γk进行迭代优化；对波束成形向量υk进行迭代的深度展开优化。该方法对现有的基于深度学习(DL)的算法的性能进行了进一步提高，将深度展开应用于分式规划算法，自然地融合了专家知识并减少了可训练参数，从而优化MISO的下行链路波束成形问题。
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公开(公告)号：CN111860581A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010527841.3
申请日：2020-06-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于模型离散度的联邦学习训练方法。涉及边缘计算中的人工智能领域，本发明在现实环境中数据往往不平均且呈非独立同分布，数据的不平衡分布会使各个客户端上传到中央服务器的模型更新存在着不同程度的差异，因此随机挑选客户端参与训练难以训练出高质量的模型。同时，数据的不平衡分布还会放大过拟合造成的影响，严重时导致模型发散。该方法为了在数据不平衡的情况下训练出高质量的模型，采用动态损失函数的更新策略来提高模型的稳定性，并根据模型重要性来选择客户端，从而提高模型的准确度和收敛速度。同时在这两者基础上选取较大的遍历次数和适当的正则化参数μ，使模型的性能达到最佳。
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公开(公告)号：CN107169423A
公开(公告)日：2017-09-15
申请号：CN201710269887.8
申请日：2017-04-24
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种视频人物运动类型识别方法，该方法使用三维人体运动捕获中的信息，结合对应的二维视频捕获的运动数据，产生两组相对应的运动状态序列，建立一个概率模型，可以用于分析在视频数据中，即使用普通网络摄像机拍摄的常规二维视频中捕获的人物运动数据，通过对应关系计算其代表的最有可能的三维运动状态，进行视频中人物运动的识别。由于三维数据在精度与对人物关节运动的分析上所具有的优势，所以本发明采用二维与三维数据混合的方式来提高分析的精确度与效率。
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