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公开(公告)号：CN114912565A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210393920.9
申请日：2022-04-14
Applicant: 同济大学
IPC: G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的无人机群协同目标搜索方法，其包括分布设置多架无人机视为粒子群，通过无人机进行初始位置的环境反馈建模，将当前环境反馈值作为适应度值；初始化设置无人机粒子群的算法参数，并随机初始化无人机的自身参数；令无人机移动至对应位置并计算每架无人机当前位置的环境反馈值F(xi)作为该位置的适应度值，无人机运动速度记为V；以及，通过粒子群算法更新粒子的速度和位置；本发明适用于存在源信号的环境，尤其适用于大范围广域环境下稀疏信号源的定位任务，例如灾难现场救援、有害气体泄露源定位等。本发明设计合理，显著提高目标搜索的精度与效率。
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公开(公告)号：CN112906301B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110190219.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种金融交易的可信欺诈检测方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：构建可信个体行为画像框架；基于可信个体行为画像框架刻画虚拟用户的偏好模式，以搭建可信个体行为模型；根据可信个体行为模型对一待检测金融交易进行欺诈检测；本发明公开了一种可信个体行为建模的方法，该方法将可信个体行为建模问题拆分为两个步骤，分别是构建可信个体行为画像框架和框架实现，通过定义可信交易描述、个体可信性约束、共现映射以及设计可信推荐算法等技术手段，确保了个体行为模型的可信性，从而为金融欺诈检测领域的可信个体行为建模提供了新的思路，满足了高质量欺诈检测的需求。
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公开(公告)号：CN114043476A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111301771.0
申请日：2021-11-04
Applicant: 同济大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明涉及一种拒止环境下基于粒子群算法的群体机器人控制方法，包括：步骤1、建立拒止环境下的攻防对抗场景，并初始化粒子群算法的参数；步骤2、进攻机器人通过传感器探测周围环境信息，获取友方和敌方机器人的态势信息，并利用惯性导航技术实时计算敌方领土位置；步骤3、所述进攻机器人构建适应度函数；步骤4、利用粒子群算法优化适应度函数，得到进攻机器人的最优占位；步骤5、进攻机器人进行移动与攻击操作；步骤6、若任一进攻机器人进入敌方领土，则任务完成；否则判断是否达到最大运行时间，若是，则任务失败；否则转到步骤2进行下一时间片的迭代。与现有技术相比，本发明避免了全局定位，控制无需预训练，解决了维数灾难的问题。
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公开(公告)号：CN113887578A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111072239.6
申请日：2021-09-14
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于分层网络表征学习的工业设备事件检测方法及设备，所述方法包括：获取待检测事件数据，通过一预训练的分层网络表征学习模型，获得属性表征和映射关系，从而获得与待检测事件对应的事件表征，将所得事件表征与所有正常和异常事件的簇心计算欧氏距离，将待检测事件归类为距离小的一类。与现有技术相比，本发明具有更强的异常检测能力和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN112966803A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110145980.4
申请日：2021-02-02
Applicant: 同济大学
IPC: G06N3/00 , G06Q10/04 , G06F16/9536
Abstract: 本发明提出了一种基于粒子群算法的多智能体协同目标搜索方法，该方法引入粒子群算法进行虚拟领航，使用具有一定通信与感知能力的实体智能体代替粒子群算法中的虚拟粒子实现源定位搜索。首次在粒子群算法中考虑了粒子的移动距离与搜索时间，以此建立权重代价函数，根据粒子群每代产生的目标位置，通过局部搜索策略，为智能体规划代价最小的路径。据此，多智能体系统能够在不影响目标搜索精度的前提下，大幅降低能耗、增强续航、提升搜索效率。本发明是一个具有通用性的多智能体目标搜索方法，所基于的粒子群算法可以是任意的粒子群变体。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112906301A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110190219.2
申请日：2021-02-18
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种金融交易的可信欺诈检测方法、系统、介质及终端；所述方法包括以下步骤：构建可信个体行为画像框架；基于可信个体行为画像框架刻画虚拟用户的偏好模式，以搭建可信个体行为模型；根据可信个体行为模型对一待检测金融交易进行欺诈检测；本发明公开了一种可信个体行为建模的方法，该方法将可信个体行为建模问题拆分为两个步骤，分别是构建可信个体行为画像框架和框架实现，通过定义可信交易描述、个体可信性约束、共现映射以及设计可信推荐算法等技术手段，确保了个体行为模型的可信性，从而为金融欺诈检测领域的可信个体行为建模提供了新的思路，满足了高质量欺诈检测的需求。
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公开(公告)号：CN112884116A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110151033.6
申请日：2021-02-03
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了一种基于精英子集引导向量烟花算法的多智能体搜索方法。该方法包括以下步骤：初始化N个智能体的位置，利用烟花爆炸机制在智能体感知范围内模拟生成爆炸火花，通过路径规划方法指导智能体移动到爆炸火花和精英引导火花位置并感知其目标源信号强度；从每个智能体移动的所有位置中选择最好的位置作为该智能体的下一代移动位置。重复上述智能体搜索和移动过程，直到搜索到目标源或者达到最大迭代次数结束。将以上方法应用到气体泄漏源定位问题，智能体群按照烟花爆炸过程搜索目标源。本发明提供的这种精英子集引导向量烟花算法通过对原始引导烟花算法进行改进，极大地提高智能体的搜索能力，能够迅速有效地定位到目标源。
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公开(公告)号：CN110020868B
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN201910180559.X
申请日：2019-03-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于线上交易特征的反欺诈模块决策融合方法，包括步骤：S1：根据具体场景设置若干反欺诈模块和特征数据；S2：根据特征数据将训练数据集划分为多个数据子集；S3：利用多个数据子集对各反欺诈模块进行训练；S4：分别计算各反欺诈模块的性能指标，根据性能指标调整各反欺诈模块的参数来提高各反欺诈模块的性能；S5：排列获得各反欺诈模块的全部逻辑组合方式，对各逻辑组合方式进行集成训练，获得集成模型；S6：利用集成模型判断当前交易是否为欺诈交易。本发明的一种基于线上交易特征的反欺诈模块决策融合方法，能够根据交易数据的特征自适应的产生对应的决策方案，并根据决策方案获得交易是否为欺诈的判断结果。
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公开(公告)号：CN111800389A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010519908.9
申请日：2020-06-09
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及工业互联网领域，本发明提供了一种基于贝叶斯网络的港口网络入侵检测方法，包括步骤：S1：收集获取并预处理异常的港口网络流数据集，获得一网络流量特征集合；S2：利用所述网络数据包特征集合构建获得一贝叶斯网络模型；S3：输入一训练集并训练所述贝叶斯网络模型的参数，同时利用贝叶斯定理获得所述贝叶斯网络模型的条件概率参数；S4：利用条件概率参数和所述贝叶斯定理对输入的一预测集合进行检测，获得一检测结果。本发明的一种基于贝叶斯网络模型的的网络入侵检测方法，以贝叶斯网络模型为基础，通过对网络流量行为以及特征属性建模实现网络入侵检测，可以对检测模型进行在线的动态的调整来应对网络环境的变化，从而提升检测和防护网络入侵的准确性和模型的鲁棒性，最终得到了显著的效果。
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公开(公告)号：CN111414973A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010235521.0
申请日：2020-03-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提出了基于生成对抗网络的极度不均衡数据的分类框架，受启发于生成对抗网络，并且引入了迁移学习，通过生成对抗网络来合成数据解决数据不均衡问题，利用合成数据来预训练一个分类模型，然后通过迁移学习的方法，利用真实数据来微调模型从而最终解决数据不均衡的分类问题，由于本方法既没有向训练数据中添加少类合成数据，也没有减少多类样本的数量从而可以有效的减少模型过拟合的概率，也没有丢失信息量。同时本方法也没有引入新的数据变量从而避免了加权方法中寻找合适参数的过程。
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