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公开(公告)号：CN114758023A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210329410.5
申请日：2022-03-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T11/00 , G06N3/12 , A61B5/0536 , A61B5/00
Abstract: 本发明公开一种自适应遗传算法的胃部电阻抗断层成像方法，该方法通过建立胃部二维模型，设计遗传算法的编码与群体参数；设计遗传算法的适应度函数f，选择算子、自适应交叉算子、变异算子操作，实施精英保留策略；进行解码和计算正问题；最后根据迭代结果进行胃部电阻抗图像重建。该方法具有搜索效率高和全局收敛速度更快的优点；相比于传统遗传算法，本发明提高了搜索速度和成像质量。
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公开(公告)号：CN109981723A
公开(公告)日：2019-07-05
申请号：CN201910065280.7
申请日：2019-01-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08 , H04L12/911
Abstract: 本发明属于无线通信技术领域，公开了一种基于深度强化学习的文件缓存处理系统及方法、通信系统，所述基于深度强化学习的文件缓存处理方法包括以下步骤：缓存请求者的属性信息，每个请求缓存内容的大小和可利用的缓存资源的设备属性信息被移动基站收集，作为决策智能体的输入信息；决策智能体在设定时间范围内根据随机梯度下降方法和推演并设计缓存匹配的操作；输出一个最优的匹配，即具有最大的系统效益，分配缓存资源。仿真实验的数值结果表明，该算法可以有效地分配缓存资源，降低系统能耗，最大化系统效益。
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公开(公告)号：CN107404526A
公开(公告)日：2017-11-28
申请号：CN201710609104.6
申请日：2017-07-25
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
CPC classification number: H04L67/104 , H04L41/00 , H04L67/06 , H04L67/1046 , H04L67/24
Abstract: 本发明公开了基于SDN的P2P遥感数据网络自适应分发系统及方法，其中系统包括：SDN交换机、SDN控制器、P2P客户端、遥感数据分发网站、跟踪服务器和种子服务器六个部分；其方法步骤包括：P2P客户端请求邻居节点阶段和P2P客户端选取上传资源节点阶段。与现有的技术相比，本发明能够通过SDN技术实时监控网络的状态，为P2P系统提供链路信息参数。在此SDN网络上运行的P2P系统能根据这些链路参数信息自适应调节传输，更好的利用P2P系统提高遥感数据分发效率。
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公开(公告)号：CN104954447A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510288622.3
申请日：2015-05-29
Applicant: 桂林电子科技大学
CPC classification number: H04L67/06 , H04L63/0435 , H04L63/10
Abstract: 本发明公开一种支持属性基加密的移动智能设备安全服务实现方法和系统，其构建的属性基加密服务系统由认证服务提供者和属性基加密代理组成。在系统初始化时，认证服务提供者生成属性基加密系统的公钥和主钥，同时发给加密代理。一方面，为移动智能设备上传数据到第三方提供属性基加密服务，另一方面，为移动智能设备下载数据提供属性基解密服务。移动智能设备通过认证服务提供者和加密代理实现了对于数据上传和下载的第三方属性基加密，能够实现对数据采用用户身份的细粒度访问控制。本发明可实现对数据的属性基加密和基于ABE的细粒度管理，且具有数据安全性高、开销小和加解密的速度快的特点。
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公开(公告)号：CN119006268A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411023212.1
申请日：2024-07-29
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T3/04 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及计算机图形学处理技术领域，具体涉及一种基于特征融合轻量化的妆容迁移方法，本发明设计一个轻量化特征融合模块，以聚合妆容风格的高级信息和低级细节特征，获得更准确更丰富的化妆特征；提出一种轻量化的注意力机制对参考图像和源图像之间的依赖性进行建模；并设计轻量化图像重建模块来减少模型参数量，所提出方法在确保妆容转移的精准度同时，大幅减轻模型负载与计算负担，缩短处理周期。本发明提出的妆容迁移方法不仅显著提升了妆容转移的精准度，而且大幅减轻了模型的负载与计算负担，有效缩短了处理周期，极大地拓展了妆容迁移技术的应用场景，使其在更多领域展现出强大的实用性和潜力，从而解决了现有的妆容迁移方法精准度较低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116580116A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310376801.7
申请日：2023-04-10
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T11/00 , A61B5/0536 , G06N3/04 , G06N3/086 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群算法的EIT成像算法优化方法，所述方法包括：建立FEM模型，搭建广义回归神经网络作为EIT成像算法；提出了粒子自适应分解机制，与粒子群算法相结合，自适应的分解低质量粒子，保留和分裂高质量粒子；对自适应分解机制粒子群算法中的不同粒子以不同的方式施加动态Chebyshev混沌映射，得到自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法；利用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法对EIT成像算法广义回归神经网络中的平滑因子进行寻优计算，得到平滑因子的最优解，得到更好的EIT图像重建效果。该方法基于粒子群优化算法，借鉴了生物体细胞的分解、保留和分裂机制，提出了粒子自适应分解机制，保证算法优化的精度，提高优化效率，再结合动态Chebyshev混沌映射，解决粒子群优化算法易于陷入局部最优的问题。用自适应分解机制动态混沌粒子群优化算法优化EIT成像算法，得到更高的算法收敛精度，更好的优化EIT成像算法。
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公开(公告)号：CN114881639A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210295763.8
申请日：2022-03-24
Applicant: 桂林电子科技大学 , 中国电子科技集团公司第五十四研究所
Abstract: 本发明属于区块链金融技术领域，公开了一种基于区块链的多阶段预付交易方法、系统、存储介质、设备及终端，提供基于区块链的多阶段预付消费交易模型，将预付消费模式中交易过程的充值、消费、结算子过程记录在区块链上，杜绝了传统预付消费模式中存在的商家对数据的管理权限过大，可以篡改数据的可能性。本发明提供基于双向拍卖的多阶段预结算方法，利用预结算‑双向拍卖算法确定消费者每阶段结算给商家的金额，拍卖结束后，资金存管方通过智能合约自动将该阶段的结算金额支付给商家，解决了传统预付消费模式中存在的商家携款跑路的问题。解决了区块链交易吞吐量受限的问题，能够满足实际应用系统实时高频交易的需求。
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公开(公告)号：CN103002575B
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201210392447.9
申请日：2012-10-16
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W64/00
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的水下无线传感器网络节点定位方法，首先根据GPS定位系统确定部署在水面的锚节点的坐标，再确定待定位节点的三维坐标。待定位节点坐标确定如下：首先利用水深与压强的关系求出节点的水深；然后将水下三维定位问题等效转换为二维定位。待定位节点的二维坐标确定如下：普通节点收集各锚节点的位置与距离信息，保存在一张表List上，然后广播给各锚节点；各锚节点根据表List独立的运行粒子群算法，分别求得各自的最优粒子，并把结果发给待定位节点；待定位节点检测锚节点所求的最优粒子，确定出节点的二维坐标。本发明可以显著减少待定位节点的能量和计算消耗。
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公开(公告)号：CN104468838A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410840167.9
申请日：2014-12-30
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L29/08
CPC classification number: H04L67/16 , H04L67/02 , H04L67/104 , H04L67/322
Abstract: 本发明公开一种P2P网路和发布订阅模式的Web服务选择方法，将服务发布者、服务请求者和服务管理者组成P2P覆盖网的各节点；服务发布者向服务管理者发布具有QoS属性特征的Web服务，服务请求者向服务管理者订阅具有QoS要求的Web服务；服务管理者对服务发布者或服务管理者发送来的消息进行分类处理；若判断为服务的发布，则将该服务加入服务管理者维持的多维索引结构中；若判断为服务的订阅，则将该服务与服务管理者维持的多维索引结构进行匹配，并选择出匹配成功的Web服务发送给服务请求者。本发明有效的提高了匹配效率和服务QoS变化的实时响应，并增加了发布订阅系统的性能和功能。
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公开(公告)号：CN119854795A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510019372.7
申请日：2025-01-07
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04W12/122 , H04W84/06 , H04L43/04 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及网络安全与卫星互联网技术领域，提出了一种基于CNN和RWav‑KAN的卫星网络异常检测方法。针对卫星网络数据(包括通信数据、遥测数据及控制数据)的规模大、维度高、时间相关性强及动态非平稳等复杂特性，首先，本发明利用卷积神经网络(CNN)提取空间信息特征，捕捉局部模式。随后，通过残差小波科尔莫戈洛夫‑阿诺尔德网络(RWav‑KAN)提取频域特征，采用小波变换捕捉多频率成分，增强复杂流量模式识别能力。最后，通过双通道RWav‑KAN结构融合多尺度特征，并结合Softmax分类器，显著提升了模型的泛化性能和检测准确性。本发明通过融合CNN的空间特征提取能力与RWav‑KAN的多尺度频域分析能力，有效解决了卫星网络异常检测中的特征提取与多尺度分析难题，为卫星网络安全防护提供了新的技术手段。
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