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公开(公告)号：CN102722737B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201210156783.3
申请日：2012-05-13
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及一种高效纸质文档的防篡改方法，适用于纸质文档的防篡改验证系统。首先建立纸质文档打印模块，设置数据保护区域，对保护区数据进行加密编码，编码后的保护区数据进行二进制反码求和生成校验码，生成纸质文档中的二维条形码，打印输出纸质文档，校验纸质文档时，扫描得到纸质文档图像文件，读取二维条形码信息，得到保护区域信息，使用OCR技术识别得到纸质文档中的保护区数据，从所述的二维条形码中得到校验码，进行数据校验。本发明所提供的数据校验方法具有相当的高效与准备性，较好的解决了纸质文档中重要信息被篡改的问题，保证了纸质文档中数据的安全性。
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公开(公告)号：CN101776961A
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN201010101241.7
申请日：2010-01-27
Applicant: 河南大学
IPC: G06F3/033
Abstract: 一种无线多功能椭球形鼠标，主要是鼠标体呈椭球形，由内、外壳体连接构成。外壳体外有突起点，内有导电橡胶触点，它与内壳体上的且同主电路电连接的双电极板构成导电橡胶开关，内壳体中的操纵杆与连在内壳体上的轻触开关组构成鼠标定位装置，轻触开关组与转换电路模块电连接，操纵杆又与固定柱柔性连接并与同主电路电连接轻触开关相对应，固定柱下方有微型滚轮装置，与主电路电连接。主电路、转换电路模块及同无线接收装置无线连接的无线通迅模块均布置在主电路板上，由电源电池供电。轻触开关定义为鼠标右键或左键，导电橡胶开关定义为左键或右键，微型滚轮装置为鼠标中轴键。该鼠标操作更加快速灵活，随意性强，可有效地防止“鼠标手”现象的发生。
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公开(公告)号：CN118736312A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410876702.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06F18/2415 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于原型补全与动态损失调整的小样本学习方法和系统，该方法包括以下步骤：步骤一：整合原始支持集和原始查询集的信息和标签传播得到新原型，将新原型加入到原始支持集中以形成新支持集；步骤二：使用特征图重建网络根据新支持集得到重建查询集；步骤三：基于构建的动态损失函数计算原始查询集和重建查询集的损失，通过最小化所述损失来训练所述特征重建网络；步骤四：将待分类图像数据集输入至训练好的特征重建网络，得到图像分类结果。本发明通过采用原型补全和动态调整损失函数的两大策略，显著提高了小样本分类任务的性能。
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公开(公告)号：CN113609284B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110882867.4
申请日：2021-08-02
Applicant: 河南大学
IPC: G06F16/34 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于文本数据处理技术领域，具体涉及一种融合多元语义的文本摘要自动生成方法及装置，该方法包括：首先在源文本输入到编码器之前融合多元语义特征，使源文本包含更多的语义信息；然后将融合多元语义特征后的源文本输入到编码器中的双向长短期记忆网络中，并得到融入多元语义特征的文本中各个词向量对应的隐藏层状态；其次，解码器采用单向长短期记忆网络结合改进的注意力机制、通过上下文向量以及当前时刻的解码器隐藏层状态来预测下一时刻生成的词向量；最后利用损失函数对该模型进行训练，通过训练后的模型将文本自动生成摘要。本发明在源文本输入到编码器之前融入多元语义特征，充分挖掘源文本深层次的隐藏特征，提高生成摘要的质量。
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公开(公告)号：CN114677234B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210445519.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 河南大学
IPC: G06Q50/00 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种融合多通道注意力机制的图卷积神经网络社交推荐方法及系统，通过以下工作，提升社交推荐的效果：一、学习节点特征和拓扑结构节点嵌入的同时，学习两者组合的节点嵌入，得到了它们的共同特性，缓解了对单一特征的过分依赖的问题。二、通过学习拓扑结构的散射嵌入，实现了不同信号的带通过滤，减轻了过平滑现象。三、结合注意力机制，对相关信息进行融合。实验结果表明，与其他算法相比，本发明提出的方法及系统在多个社交网络数据集上性能得以提升，本发明也为后续的研究提供了新的思路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117459570A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311209568.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 河南大学
IPC: H04L67/2869 , H04L67/565 , H04L67/1097 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种联邦学习中基于强化学习的客户端选择和自适应模型聚合方法及系统，该方法包括：初始阶段，所有参与联邦学习的客户端各自进行本地的探测训练，以获取所有客户端的信息，并上传至服务器；在服务器端，通过客户端选择算法选定固定数量的客户端集合学习的训练；St接收全局模型θt后，将其作为本地模型进行本St参与联邦地训练；经过本地训练后，St将其训练过程中得到的数据上传至服务器端型θ进行聚合；，在服务器端生成全局模型，采用自θt+1；重复执行适应聚合算法将，直至联邦学习任务St的本地模达到预定的训练完成条件。本发明进一步提升了联邦学习的性能，并解决实际场景中客户端异构性和数据分布不均的挑战。
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公开(公告)号：CN112926607B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110462687.0
申请日：2021-04-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06T1/00 , G06F21/60
Abstract: 本发明提供一种基于卷积神经网络的双支网络图像隐写框架及方法。该框架包括编码网络与解码网络；所述编码网络包括特征提取网络和隐写网络；所述特征提取网络用于灰度秘密图像的特征提取；所述隐写网络用于将特征提取网络提取到的灰度图像特征嵌入至自然载体图像之中，得到含密载体图像；所述解码网络用于从含密载体图像中提取出灰度秘密图像。本发明设计了秘密图像与载体图像并行的双支隐写网络，突破了传统的基于卷积神经网络的单支图像隐写框架，提高了图像隐写的安全性、透明性并避免了网络训练时的梯度消失等问题，加速网络的训练过程。
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公开(公告)号：CN115147711A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210871217.4
申请日：2022-07-23
Applicant: 河南大学
IPC: G06V20/05 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/08 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供一种基于改进Retinanet的水下目标检测网络及方法。该网络包括：backbone层、neck层和head层；backbone层采用残差网络Resnet50；neck层包括特征金字塔网络模块、上下文提取模块和注意力引导模块；head层包括下采样模块、分类子网络和框回归子网络；其中，待检测的水下图像经过backbone层进行后得到四个不同大小的特征图；四个不同大小的特征图并列输入至neck层进行特征融合，得到四个不同大小的新特征图；四个不同大小的新特征图中的最上层的新特征图经下采样模块之后，连同其他三个新特征图一并输入至分类子网络和框回归子网络从而得到水下图像中的各水下目标。
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公开(公告)号：CN114067168A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111198444.7
申请日：2021-10-14
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进的变分自编码器网络的布匹缺陷图像生成系统及方法。该系统包括变分自编码器网络和判别网络，所述变分自编码器网络分为编码器网络和解码器网络；编码器网络，用于将真实目标图像编码成潜空间变量X的正态分布q(z|x)；解码器网络，用于从正态分布q(z|x)中采样潜空间变量～X生成新的目标图像；判别器网络，用于衡量生成的目标图像与真实目标图像之间的相似性，计算对抗损失，把对抗损失传入编码网络和解码网络，同时把变分自编码器网络中基于像素的重构度量替换为表示在判别器网络的特征度量。本发明通过生成对抗网络中的判别器网络对变分自编码器网络进行改进，提高生成图像的质量。
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公开(公告)号：CN111969640B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010838231.5
申请日：2020-08-19
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种多换流单元柔性直流输电系统的功率协调控制方法，由直流站控或主导单元通过各单元的功率方式、运行状态、功率限值等数据信息，按照联合功率模式的换流单元根据各自的功率限值等比例分配运行功率设参考值的策略方法，计算各换流单元所需承担的运行功率参考值和功率升降速率，并下发给各换流单元执行，可以有效的避免全站多个换流单元不同功率方式下功率协调困难问题、站内多个换流单元由于有功类控制模式不同造成的运行功率参考值无法下发问题，实现全站的功率的优化控制，从而避免了功率分配及转带错误带来的功率缺失、功率突增、功率失稳等问题。
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