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公开(公告)号：CN116957897A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310975984.4
申请日：2023-08-04
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及数字水印加密技术领域，更具体的，涉及一种基于分数阶Rulkov神经元模型的数字水印加密方法、装置。本发明构建了分数阶Rulkov神经元模型产生高复杂度的混沌序列S，并对水印图像P进行处理加密，安全性有了较大提高。本发明对于载体图像Q的R、G、B三个通道进行处理，构建了9个待嵌入区，并按照嵌入规则进行嵌入处理，然后在重塑整合成嵌入水印图像P后的载体图像Q'，从而实现了数字水印加密。本发明的密钥的敏感性高，密钥空间大；并且经过仿真验证，本发明可以有效的抵抗攻击。因此，本发明解决了现有基于混沌的数字水印算法存在安全性差、密钥空间小和对抵抗攻击的鲁棒性差的问题。
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公开(公告)号：CN116799342A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310963305.1
申请日：2023-07-31
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及新能源汽车动力电池技术领域，更具体的，涉及一种基于多源信息融合的动力电池热失控报警方法、系统。本发明对当前时刻的热失控特征参数的数据进行基本概率赋值处理、并通过信息熵等方式求取到权重因子，对基本概率赋值函数进行加权，从而消除采集的热失控特征参数的数据存在的不确定性，并得到当前时刻热失控状态的准确判断结果。本发明采用多任务并行处理的方式，同步对电池箱内的N个动力电池进行分析，从而定位到电池箱内发生热失控的位置，方便后续对热失控进行处理、防止热失控进一步的扩散。
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公开(公告)号：CN116303396A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310263043.8
申请日：2023-03-17
Applicant: 安徽大学
IPC: G06F16/215 , G06F18/241 , G06F18/15 , G06F21/31 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种工业车辆作业的数据处理及管理方法、系统。数据处理方法包括如下步骤：一、数据分类：根据数据的重要程度，将所有数据分为“非常重要”、“重要”、“一般”、“可忽略”四类。二、数据清洗：用于对异常数据进行处理，以填充或重新获取相应的数据。三、数据衍生：用于对清洗后的数据进行分类，形成驾驶人员数据集、工业车辆数据集和单次作业数据集，进而根据每个数据集中的数据生成单次作业评价、工业车辆评价和驾驶人员评价。本发明通过对工业车辆作业过程中产生的多种数据进行分类，删除其中重要性较低的数据，减小数据存储及分析的压力，提高数据的有效性，增强对数据分析的合理性，进而提高对工业车辆作业的监管力度。
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公开(公告)号：CN116156222A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310154761.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 安徽大学
IPC: H04N21/2347 , H04N21/4408 , H04L9/00
Abstract: 本发明涉及视频加密技术领域，具体涉及基于可控多稳态的分数阶忆阻混沌映射的视频加密方法、以及使用了该种视频加密方法的视频加密装置。本发明构建了一种具有可控同质多稳态的分数阶忆阻混沌映射，利用其产生的持续且稳定的增强混沌序列对视频数据进行加密。本发明中不同的加密步骤使用了不同的增强混沌序列，从而产生了较高的安全性。本发明可以有效的抵抗噪声攻击，并且对抵抗加密视频数据在传输过程中的数据丢失有很好的鲁棒性。本发明对密钥的敏感性很高，密钥空间大，具有良好的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN115782590A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211602064.X
申请日：2022-12-13
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明涉及新能源汽车动力锂电池技术领域，更具体的，涉及基于深度学习和氮气保护的动力电池监测保护方法、系统。本发明将氮气保护应用于新能源汽车动力锂电池的安全防护，防止火灾发生，提高了新能源汽车动力锂电池在行驶过程中的安全性能。本发明通过对电池所处的电池箱氧气浓度、气压、温度、湿度进行检测，及时进行充氮操作，使电池处于不具备燃烧和爆炸条件的环境中。本发明基于历史检测数据，构建神经网络进行模型训练以预测电池状态，可提前制氮、储氮进行准备，保证充氮的正常运行，进一步提供安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115128954A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210815996.6
申请日：2022-07-12
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于忆阻神经网络以及保密通信领域，具体涉及一种基于开环控制的四元值忆阻神经网络的全局投影同步方法及其应用。该方法并不同于传统的将系统分离成一个实数系统和三个复数系统，而是将系统看作一个整体进行研究。同时利用离散多时滞忆阻神经网络建立相应的驱动系统和响应系统，设计开环控制器，使得加密的明文信号在信道中传输可以达到更好的保密效果。本发明较传统的混沌神经网络有更好的保密效果，网络能耗更低，为加密通信提供了一种更好的解决方案。
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公开(公告)号：CN114770570A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210321471.7
申请日：2022-03-30
Applicant: 安徽大学
Abstract: 一种基于仿树枝结构的全柔性仿生气动式机械手，包括气动驱动单元和各自独立控制的机械手单元，所述机械手单元包括整体形状呈仿生树枝结构的壳体，其至少一个沿长度方向的表面采用锯齿状结构，所述壳体内部具有形状一致的腔体，在与所述锯齿状结构相对位置的壳体表面还叠设有应变限制层，所述壳体和应变限制层均采用柔性材料，且应变限制层所采用杨氏模量大于腔体的柔性材料；所述仿生树枝结构的壳体和腔体均由一级主支部和若干级分支部构成，多级分支部的分支数量按照预定规律递增，各支部的分支的腔体分别与所述气动驱动单元相连且相互独立。本发明能够实现稳定，无损，灵巧抓取更多类型物体，且响应时间更短，形变过程更快速，抓取速率更高。
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公开(公告)号：CN111262873B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202010064372.6
申请日：2020-01-20
Applicant: 安徽大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/147
Abstract: 本发明公开了一种基于小波分解的用户登录特征预测方法及其装置。该方法包括：提取数据，获得用户登录特征时间序列数据，用户登录特征时间序列数据包括登录时间间隔数据序列以及通过计算登录时刻与登出时刻的差值获得在线时长数据序列，对这两个数据序列预处理；通过用户登录特征时间序列数据进行数据预测；数据预测方法包括：对数据序列小波分解获得低频分量和高频分量；分别对低频分量和高频分量训练、建模、预测，获得低频分量预测序列和高频分量预测序列；将低频和高频分量的预测序列小波重构获得组合预测结果；对组合预测结果反归一化处理获得用户登录特征预测结果。本发明具有更好的预测效果，预测更为准确，精度更高，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN113219836A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110545298.4
申请日：2021-05-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于信息与通讯科学领域，具体涉及一种分数阶复值忆阻神经网络的投影同步方法及其应用。该方法用于实现分数阶复值忆阻神经网络系统的投影同步，包括如下步骤：步骤S1：设计同步控制器，同步控制器的设计方法包括步骤：步骤S11：定义系统的同步误差；步骤S12：将同步误差分成实部误差和虚部误差；步骤S13：根据分离后的实部误差和虚部误差；把同步控制器通过两部分进行设计：实部自适应控制器和虚部自适应控制器。步骤S2：将实部自适应控制器引入到表征响应网络的实部部分的模型中；将虚部自适应控制器引入到表征响应网络的虚部部分的模型中。本发明解决现有技术下具有时变延迟的改进型分数阶复值忆阻神经网络难以实现投影同步的问题。
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公开(公告)号：CN113219835A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110544702.6
申请日：2021-05-19
Applicant: 安徽大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明属于非线性动力系统领域，具体涉及一种复杂网络的同步控制方法及其在图像加密中的应用。同步方法包括如下步骤：步骤S1：根据n维分数阶时变耦合复杂网络需要达到的目标同步状态，建立表征目标同步状态的方程；步骤S2：设计同步控制器，方法细分为：步骤S21：定义投影同步的误差；步骤S22：根据投影同步的误差方程，设计自适应控制器；步骤S23：设计自适应耦合强度；步骤S3：利用设计的自适应耦合强度的对复复杂网络模型中耦合强度进行调整，并将同步控制器引入到复杂网络各节点中。本发明可以实现复杂网络中各节点与同步目标之间的同步，解决由于节点间耦合作用导致的不能同步或同步易中断的问题，并基于此实现图像的加密和解密处理。
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