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公开(公告)号：CN116600343A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310351673.0
申请日：2023-04-04
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W28/08 , H04W72/0453 , G06N3/092 , G06N3/04 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种移动边缘计算中分配频谱资源的服务质量优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统模型；2）构建卸载通信模型；3）构建任务卸载计算模型；4）构建时延成本模型；5）构建多约束下的优化模型。这种方法考虑频谱资源分配，利用DDQN实现了更高效率的算法更新，并采用priority replay buffer改善了算法的收敛性能。
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公开(公告)号：CN116523766A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310256521.2
申请日：2023-03-16
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Retinex和CBAM的自监督弱光图像增强方法，包括如下步骤：1)使用RIENet获取图像的照度分量；)将输入图像除以对应的照度分量得到反射率分量；3)将反射率分量Rlow和Rho分别输入CA‑DNNet网络中进行去噪，最后得到增强图像Elow和Eho。这种方法在训练过程中不需要任何正常光图像，不会出现颜色失真、过度增强或部分细节增强不足的情况、噪声放大的问题，有效地避免增强后的图像出现特征失真或特征冗余等问题。
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公开(公告)号：CN114565352A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210088416.8
申请日：2022-01-25
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种设备工序流程动态配置方法，解决的是数据传输时间长，效率低的技术问题，通过采用：传感器采集工序流程实时状态参数；边缘节点接收工序流程实时状态参数为待处理数据；边缘节点提取待预处理数据特征，在边缘节点历史传输数据库中匹配出相似数据，将相似数据作为参考数据；以参考数据为源，待预处理数据为目标，计算出变换补偿序列；将相似数据标签、变换补偿序列定义待传输数据；比对待预处理数据与待传输数据的大小，待处理数据小于待传输数据；边缘节点对待传输数据进行压缩编码后给工序流程配置单元；工序流程配置单元根据接收的数据进行预测分析，完成工序配置的技术方案，较好的解决了该问题，可用于工序流程配置中。
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公开(公告)号：CN106097094A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610405266.3
申请日：2016-06-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q40/02
CPC classification number: G06Q40/025
Abstract: 一种面向中小企业的人机结合信贷评估新模型，根据数据集中的维度确定神经网络的拓扑结构、BP神经网络的权值和阈值，数据输入并预处理具有一个输入层、一个隐含层和一个输出层的前向神经网络，可以以任意精度逼近任意一个非线性函数，得出PSO‑BP算法的分类结果，然后使用模糊综合权重算法计算出根据专家经验得出的分类结果，最后使用模糊综合权重算法得出的结果去优化PSO‑BP算法得出的结果，由此得出最终的分类结果。将机器学习算法和传统的数学建模算法结合起来，摆脱了两种算法的缺点，机器学习算法在分类时出现类别不均等问题，传统数学建模算法太过依赖专家的经验水平，而新的人机结合模型能够很好的解决了以上两种算法存在的问题。
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公开(公告)号：CN104539608A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410821945.X
申请日：2014-12-25
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/06
CPC classification number: H04L63/0428 , H04L63/062
Abstract: 本发明属于信息安全领域，涉及一种多用户数据安全共享的方法。该方法可以将分发给不同用户的数据采用单个非精确数据进行共享，共享的数据采用精确数据和各级密码映射得出，获得不同的密码的人可以获得不同质量的数据，使得数据的误差范围可以得到不同程度的控制，获得的密码越多，就可以得到越精确的数据，这样可以减少发送信息的次数，让不同的用户各取所需。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102638344B
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201210073859.6
申请日：2012-03-20
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/32
Abstract: 本发明属于信息安全领域，特别是密码学领域，涉及一种基于压缩函数的哈希函数的加固方法。该方法对hash函数的关键性环节进行加固，即对第一个分组和最后一个分组的压缩函数进行加固，针对现有hash函数大多数运算以单个bit为基础，增加多bit的运算，或者利用已有的安全分组密码算法。加固以抗击现有的差分密码分析等方法为主，同时考虑一些其他的攻击，比如第二原像攻击，在最后一个分组的压缩函数的输入中，还增加了一个输入变量，即所有分组信息的一个简单压缩。这种加固的方法的优势在于，在关键性的分组进行加固，随着明文长度的增加，计算量的增加不大，并且通过在最关键的位置设置破译障碍，可有效抗击原像攻击，碰撞攻击，第二原像攻击等。
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公开(公告)号：CN120034380A
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202510182327.3
申请日：2025-02-19
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及信息安全技术领域，具体涉及一种基于SAT的动态加密通信安全评估方法，利用CVC格式对分组密码算法各个运算进行刻画，结合不可能差分二维建模的算法，提高了不可能差分区分器的长度和区分器的求解效率，同时得到了不可能差分轨迹中更加详细的状态差分的变化情况。具体通过SAT自动化搜索技术，将SP‑Network结构的分组密码中各个运算部件转化为SAT问题，使用STP求解器去求解得到可行解，再根据安全评估模块的反馈结果，动态调整加密策略。经验证，本发明的方法对于分组密码中的SPN结构具有通用性，而且利用STP求解器所得到的区分器轮数更长、区分器求解效率更高。
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公开(公告)号：CN119762937A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411829121.7
申请日：2024-12-12
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06T7/50
Abstract: 本发明涉及点云数据技术领域，具体涉及一种基于图卷积网络和隐式神经表示的高效点云处理方法，利用两个坐标基神经网络分别处理点云的几何和属性数据。第一个网络生成体素的占用状态，第二个网络生成占用体素的属性。通过对输入点云进行体素化并将其空间分为多个块，仅对那些非空块中的体素进行处理，从而显著提高了计算效率。本发明引入了图卷积网络，用于学习和处理点云数据中体素之间的空间关系，有助于在保持几何细节的同时，有效地压缩数据。此外，通过对神经网络参数进行量化处理并使用深度内容自适应二进制算术编码方法进行编码，本发明不仅减少了存储需求，还保证了压缩后数据的重建质量，在解码阶段也实现了数据的高效传输和存储。
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公开(公告)号：CN116233927A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310249903.2
申请日：2023-03-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W28/08 , G06F9/50 , H04W28/084
Abstract: 本发明公开了一种在移动边缘计算中负载感知的计算卸载节能优化方法，包括如下步骤：1）构建MEC系统卸载模型；2）任务在本地计算建模；3）任务卸载处理建模；4）构建能耗成本模型。这种方法利用长短期记忆网络实现负载预测，并利用深度强化学习方法的特性实现了计算任务的高性能卸载，降低了用户的能耗，改善了用户的体验质量。
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公开(公告)号：CN105978760B
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201610493333.1
申请日：2016-06-27
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L12/26 , H04L12/851
Abstract: 本发明公开了一种基于C4.5决策树的VoIP流量在线识别方法，该方法对语音流关键特征进行筛选获得最优特征子集并使用C4.5决策树算法构建分类器，提高了在线识别精度；首次提出JPcap边抓包边检测机制，利用Jpcap库编写探嗅器实时捕获数据包，同时分流统计数据流特征值，结合阈值时间动态识别网络中的VoIP流量，并提高了实时性。识别结果表明，本发明离线识别精度达99%，在线识别精度达92%，且识别时间仅为0.57秒，克服了现有技术不足，完成了高精度、实时性的VoIP流量在线识别。
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