-
公开(公告)号：CN115562403A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211065247.2
申请日：2022-09-01
Abstract: 本申请公开了一种基于模型预测和改进粒子群算法的禽舍环境智能调控方法。该方法可以包括：步骤1：获取禽舍设备情况，确定禽舍的调控目标并录入；步骤2：基于禽舍设备情况，构造解空间，初始化粒子；步骤3：根据调控目标确定目标函数，对粒子群进行适应度计算，通过改进粒子群算法利用目标函数对各粒子的适应度进行求解，输出最优调控方案。本发明根据已采集到的温室数据和禽舍调控设备情况记录，在此基础上，对温室内的调控设备状态进行抽象，形成一个粒子群算法能够适配的解空间，使用改进粒子群算法，对解空间内的可行解进行搜索，在达到给定目标的情况下，寻找高效、低碳的调控方案。
-
公开(公告)号：CN115035131A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210434654.X
申请日：2022-04-24
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 一种U型自适应EST的无人机遥感图像分割方法及系统，该系统包括特征提取单元、特征编码器、跳跃连接模块、卷积解码模块和投影模块；所述的特征编码器包括多阶EST和对应的自适应图像块合并层；其中：每阶EST分别包括若干个由第一EST模块和第二EST模块组成的EST单元，每个EST模块均包括归一化层LN、增强多头自注意力模块、残差连接层以及多层感知机MLP。本发明基于CNN和Transformer模块，通过层次结构实现全局自关注，在解码器中，结合卷积和反卷积块实现上采样，上采样恢复编码器的信息，进行相应的像素级分割，能够减少直接在原图上进行图像块导致的边缘和位置信息的丢失。
-
公开(公告)号：CN112564885B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011352153.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京农业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明提出一种基于掩码变量最大概率密度函数分布的侧信道测试分析方法，利用掩码集合中不同掩码值对应的掩码后变量分布偏差，计算概率密度函数分布，通过选取分布在不同敏感中间值下的最大值得到一种面向掩码方案的增强侧信道测试分析方法。本方法首先对掩码方案的掩码集合进行预评估，然后计算所有猜测密钥相应的假设中间值在该掩码集合下的概率密度分布，最终选择最大概率密度分布值作为假设功耗值，计算与实际功耗之间的相关性，得到所有猜测密钥的概率排序，恢复出正确密钥。本发明的方法能够适用于固定掩码方案，同时实现提高测试分析成功率，减少测试分析成功所需要的曲线量。
-
公开(公告)号：CN108830320B
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN201810616815.0
申请日：2018-06-15
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于鉴别和鲁棒多特征提取的高光谱图像分类方法，针对高光谱图像中不同类型的空谱特征，本方法将其投影到一个共同的低秩、鉴别子空间，并保留不同特征的重要性。本方法运行包括两个阶段，首先，根据不同特征的重要性，分别赋予它们不同的权重；然后，学习一个具有鲁棒和鉴别特性的低维子空间；接着，将不同的特征投影至低维子空间中；最后，使用支持向量机对新的特征进行分类。本发明通过特征降维，不仅能够对噪声鲁棒，抵御高光谱图像中的噪声干扰，同时可以保留不同特征的重要性，同时利用已有的标签，使获得的特征具有鉴别特性，有效提高了分类的效果。
-
公开(公告)号：CN112291054A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011342764.0
申请日：2020-11-26
Applicant: 南京农业大学
IPC: H04L9/00
Abstract: 本发明提出一种针对低熵掩码方案的侧信道泄露检测方法，通过对布尔低熵掩码和乘法低熵掩码分别定义安全模型，实现高效的泄漏检测。首先通过定义适用不同掩码类型的安全模型作为判别是否存在泄露的条件；根据目标低熵掩码方案类型，采用不同安全模型对掩码集合进行分析，得到理论泄漏量；最后，对目标掩码方案采集到的实际能耗曲线进行特定掩码变量的t‑test检测，得到实际泄露量。本发明的方法适用于低熵掩码方案，实现了通用类型低熵掩码方案的掩码集合是否平衡的分析，对其可抵抗单变量攻击的能力可进行理论和实测泄露程度的量化。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107832790B
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN201711067416.5
申请日：2017-11-03
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出一种基于局部低秩表示的半监督高光谱图像分类方法，利用局部低秩系数来刻画空谱信息，最终借助获得的空谱信息得到一种增强的高光谱图像半监督分类方法。本方法首先通过局部低秩表示对空谱信息进行刻画，然后对无标记的样本进行标签初始化，最后基于已获得的空谱信息对高光谱图像进行半监督分类。本发明的方法能够适用于标签样本数量不足的高光谱图像分类的情况中，同时实现提高分类准确率，边界模糊性明显降低。
-
公开(公告)号：CN107180261B
公开(公告)日：2020-03-17
申请号：CN201710426571.5
申请日：2017-06-08
Applicant: 南京农业大学
Abstract: 本发明提出一种基于滚动BP神经网络的温室小气候中长期预测方法，根据预测时间，每个时刻构建一个BP神经网络，最终形成一个滚动的BP神经网络群，本方法运行包括两个阶段，首先采用自动编码器进行无监督学习获得良好的初始网络参数，再利用改进的局部粒子群优化方法优化该网络参数，建立初始BP神经网络；然后在初始BP神经网络的基础上，将前一个网络的输出作为后一个网络的部分输入进行滚动训练和预测。本发明能够较准确地预测不同季节不同地域下的温室中长期环境变化趋势，并有效提高温室小气候的预测精度。
-
公开(公告)号：CN105046106B
公开(公告)日：2018-02-23
申请号：CN201510411973.9
申请日：2015-07-14
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F19/18
Abstract: 一种用最近邻检索实现的蛋白质亚细胞定位预测方法，该方法包括以下步骤：（1）、以AAC特征向量作为蛋白序列的特征，用LSH方法将训练集中的各蛋白序列的AAC特征向量存放在多个哈希表中；（2）、预测时，用LSH方法计算出目标序列AAC特征向量在每一个哈希表中对应的哈希值，得到相似序列向量的集合；（3）、从得到的相似序列向量的集合中选取离目标序列AAC特征向量欧氏距离最近的Q个向量，用全局比对动态规划法计算目标序列AAC特征向量与前述Q个向量的向量间蛋白序列期望距离，将Q个向量中与目标序列期望距离最高的序列蛋白对应区间作为预测区间。
-
公开(公告)号：CN105046106A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510411973.9
申请日：2015-07-14
Applicant: 南京农业大学
IPC: G06F19/18
Abstract: 一种用最近邻检索实现的蛋白质亚细胞定位预测方法，该方法包括以下步骤：（1）、以AAC特征向量作为蛋白序列的特征，用LSH方法将训练集中的各蛋白序列的AAC特征向量存放在多个哈希表中；（2）、预测时，用LSH方法计算出目标序列AAC特征向量在每一个哈希表中对应的哈希值，得到相似序列向量的集合；（3）、从得到的相似序列向量的集合中选取离目标序列AAC特征向量欧氏距离最近的Q个向量，用全局比对动态规划法计算目标序列AAC特征向量与前述Q个向量的向量间蛋白序列期望距离，将Q个向量中与目标序列期望距离最高的序列蛋白对应区间作为预测区间。
-
公开(公告)号：CN117499035A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311478951.5
申请日：2023-11-07
Applicant: 南京农业大学
IPC: H04L9/08 , H04L9/00 , H04L9/30 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的格密码侧信道分析方法，包括以下步骤：S1、采集功耗曲线，获得卷积神经网络的输入数据和标签；使用chunk‑β方法训练卷积神经网络，获得原始模型；S2、利用迁移学习的思想，将原始模型的特征和模式迁移到新的数据集上进行训练；S3、借助域自适应原则，将最大平均差异MMD损失引入到non‑profiled中；S4、使用皮尔逊系数的绝对值计算相关性从已知的字段候选者选择预测的字段候选者。本发明的方法旨在针对格密码算法中的关键数据进行获取，能够为格密码算法提供基于迁移学习的侧信道分析。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
40
records
(took 0.04 seconds)
