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公开(公告)号：CN115759105A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211090087.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F40/30 , G06F40/216 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于自然语言处理和人工智能技术领域，具体地说，是一种基于义原编码的分段注意力机制少样本关系抽取方法，主要分为词向量编码、句子分段、LSTM特征提取、分段注意力机制关系匹配、关系抽取五步，本发明主要目的是提高少样本关系抽取的准确率，缓解当前关系抽取问题中存在的语料匮乏问题，具有广泛应用前景。
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公开(公告)号：CN115481684A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211118343.9
申请日：2022-09-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种基于时间感知的峰值聚类服务器资源预留方法，通过把数据集中的原始数据按照时间维度进行划分，对划分后的时间片矩阵R，按照用户和服务维度，使用潜在因子模型，从稀疏的矩阵中提取密集的任务LF矩阵P和资源LF矩阵Q；分别使用密度峰值聚类算法进行聚类，将聚类得到的离散值即不可信任务进行去除处理，获得待预测矩阵；使用低秩矩阵分解，进行资源预留的预测，获得预测矩阵；计算平均绝对误差和均方根误差；获得任务预留预测结果最好的资源列表；本发明从时间维度对初始数据进行划分，充分的考虑时间因素对资源预留的影响，并对数据进行了降噪的处理，能够提高资源预留的准确性，并且能够提高资源的利用率。
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公开(公告)号：CN115327041A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210948354.3
申请日：2022-08-09
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关联性分析的空气污染物浓度预测方法。本发明先通过皮尔森系数将相邻站点的空气污染物浓度与目标站点的污染物浓度进行关联性强弱的排序，然后将关联性最高的若干项污染物浓度与目标站点的历史污染物浓度进行组合的数据放入到神经网络模型中进行训练。相较于传统的直接进行模型训练的方法增加了多个相邻站点之间的关联性的分析再进行模型的训练，这种方法更能够挖掘到相邻站点空气污染物浓度的变化对目标站点污染物浓度变化所造成的影响，从而能够更加精确的预测到目标站点的空气污染物浓度的变化。通过以上提出的一种基于关联性分析的空气污染物浓度预测方法可以实现对空气污染物的变化进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN113472590B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202110795013.2
申请日：2021-07-14
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L41/08 , H04L41/16 , H04L41/50 , G06K9/62 , G06F16/178 , G06F16/176
Abstract: 本发明是一种DDS中基于机器学习的QoS配置方法，利用已知的DDS QoS配置文件数据集结合机器学习方法决策树，训练得到决策树模型；在决策树构造过程中对决策树进行预剪枝，在生成决策树后再次剪枝，剪去分类准确性差别不大的分支及叶节点；训练结束之后，发布者发布带有消息类型标签的数据；读取发布者发布数据中的标签数据；结合训练得到的决策树，选取相应配置生成初始QoS配置文件；校验初始QoS配置文件中各配置项之间是否兼容，去除不兼容项生成配置项间相互兼容的QoS配置文件；最后发布端应用生成的QoS配置文件。本发明将QoS配置与传统机器学习方法相结合，实现了通信中间件DDS中QoS的自动配置。
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公开(公告)号：CN110162591B
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN201910431436.9
申请日：2019-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F16/31 , G06F16/33 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种面向数字教育资源的实体对齐方法及系统，首先通过学科主题树对已有教育资源库进行学科分块，并在每个教育资源块内构建分区索引体系；然后SKE算法提取待对齐数字教育资源的知识点标签，通过索引筛选出实体对齐候选集；接着计算候选集中实体对的知识点标签相似性、属性值相似度和文本资源相似度；最后通过将计算得到的实体对相似性数据作为特征值输入构建好的决策树，判定其对齐结果。采用本方法进行数字教育资源的实体对齐，能够大幅度降低实体对齐计算复杂度，提高对齐效率；提升数字教育资源的文本相似度计算精度，从而提高实体对齐准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114374700A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210022217.7
申请日：2022-01-10
IPC: H04L67/1042 , H04L9/40 , H04L9/32
Abstract: 基于主从多链的支持广域协同的可信身份管理方法，通过权威认证机构检测身份信息的真实性，并将用户注册到身份管理链上生成用户唯一ID和电子身份凭证；验证用户电子身份凭证是否有效；针对链上用户电子身份凭证可能会过期或者有误，设计了撤销机制；引入链上认证管理员角色，通过认证管理员来管理不同域中同一网络实体；最后将用户认证过程以及时间戳记录在电子身份凭证中，用来进行审计和追踪。为零信任复杂环境提供更安全、高效、可持续验证的动态身份管理。通过设计统一、标准的身份标识，将各类多域多形态的身份管理系统进行统一管理，并且基于主从多链的模式，对传统基于单链的身份管理模型进行扩展，减轻了单链结构的存储压力。
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公开(公告)号：CN109286637B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201811382562.1
申请日：2018-11-19
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种D‑Link Dir系列路由器配置接口漏洞的防御方法，主要用于解决此品牌Dir系列型号的路由器的接口漏洞所致的安全问题。本发明利用保护代理对外网及内网的数据包进行过滤，保证只有经路由器验证通过的IP才能请求路由器的资源，实现对外网和内网攻击的同时防御；保护代理在一个数据结构中，通过维护一个有限状态机来设置IP地址的状态并进行状态的转换；保护代理拦截用户的请求，并由保护代理来判断数据包源地址是否安全，若为安全IP则允许其对资源的请求，否则引导用户登陆。若保护代理收到登陆成功的数据包，则允许该IP请求路由器资源，否则视为转发包，予以转发。
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公开(公告)号：CN112491846A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011294886.7
申请日：2020-11-18
Applicant: 深圳前海微众银行股份有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种跨链的区块链通信方法及装置，该方法包括跨链验证节点接收第一代理节点发送的第一跨链密文，解密第一跨链密文得到第二跨链请求并验证第二跨链请求，在验证通过第二跨链请求后，触发第二代理节点所在的区块链系统处理第二跨链请求。由于代理节点用于对区块链系统内的节点的跨链消息进行转收发，且第一跨链密文是第一代理节点对本链节点发起的第一跨链请求进行共识后生成的，并在验证通过第二跨链请求后触发第二代理节点所在的区块链系统处理第二跨链请求，如此可以确保跨链通信的安全性。此外，该技术方案无需管理和维护大量用户证书的生成、颁发、撤销等，因此可以节约计算资源和存储资源。
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公开(公告)号：CN112348275A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011290431.8
申请日：2020-11-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明涉及生态环境预测模型领域，公开了一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法。本发明将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和全连接神经网络与基于自适应遗传算法的增量极限学习机相结合。对传统的增量极限学习机进行了优化并提出了使用自适应遗传算法来得到模型的隐藏层最优节点数。并且使用增量学习的方法对区域式生态环境的变化进行预测，这种方法能够根据新的环境数据的变化去在线的训练模型，通过该方法也能够大幅度的减小训练模型所花费的代价并且提高预测的精度。通过以上提出的一种基于在线增量学习的区域生态环境变化预测方法可以实现对区域式生态环境的变化进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN111126464A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911280832.2
申请日：2019-12-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提出了一种基于无监督域对抗领域适应的图像分类方法，该方法将生成对抗网络的技术应用于无监督领域适应的图像分类；为了消除边缘样本的错分率，该方法将源域样本和目标域样本共同处理基于深度双通道网络。首先，利用有标签的源域样本训练双通道网络的参数；然后，通过对抗游戏和相关性对齐方法学习与不变特征来消除域差异；另外该方法通过联合中心鉴别方法和特征相似增强方法使域不变特征有更好的鉴别性，本发明分类效果更好，通过无监督与对抗领域适应图像分类方法，边缘样本的错分率得到了有效的缓解。
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