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公开(公告)号：CN115065601B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202210557370.X
申请日：2022-05-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04L41/0895 , H04L41/0803 , H04L41/14 , H04L41/40
Abstract: 本发明请求保护一种节点链路同时映射的虚拟网络映射方法，属于通信技术领域，包括以下主要步骤：步骤1：映射业务首节点到物理网络节点中剩余资源量最大的候选节点；步骤2：把业务需要映射的下一节点和两节点之间的直连链路作为一个元组，选择物理网络候选元组中物理节点剩余资源量比路径跳数值最大的候选元组映射；步骤3：重复步骤2直至所有节点映射完毕，判断业务是否映射完成；步骤4：若业务映射完成，则开始映射下一到达的业务；否则选择物跳数值最小的候选物理路径映射业务剩余链路直至该业务映射完成。本方法可以提高平均节点服务资源利用率，同时降低业务阻塞率，减少服务提供商成本消耗。
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公开(公告)号：CN116647879A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310711286.3
申请日：2023-06-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04W28/084 , H04W28/08 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及基于双智能体深度强化学习的多类型任务卸载系统及方法，属于通信技术领域。该方法包括以下步骤：S1：将节点特征矩阵输入节点映射智能体；S2：节点映射智能体输出所有节点被选择的概率，选择概率最大的节点映射；S3：判断所有组件是否映射完毕，是则执行S4，否则返回S1；S4：将链路特征矩阵输入链路映射智能体；S5：链路映射智能体输出所有路径被选择的概率，选择概率最大的路径映射；S6：判断所有链路是否映射完毕，是则执行S7，否则返回S4；S7：计算双智能体奖励和损失函数，更新相关参数。本发明对多类型资源均衡分配，提高物理节点资源利用率，降低请求阻塞率，提高边缘云网络的承载量和服务供应商的收益。
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公开(公告)号：CN116248199A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211484687.1
申请日：2022-11-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种面向数字正交滤波多址无源光网络的物理层加密方法，属于光通信加密技术领域。该方法在发送端，利用Y‑00加密协议对源信号和数字滤波器进行加密处理，利用截断处理机制设计发送端成型滤波器和接收端匹配滤波器满足的对应信号截取条件。在Y‑00加密协议的作用下，整个加密的电信号处理复杂度相对较低，对于拥有较多ONU单元的DFMA系统来说，成本较低。与传统DFMA‑PON相比，本发明设计的数字滤波器参数‑滤波输出信号的开始截取位置，实现了DFMA‑PON系统的数字滤波器的安全性增强。
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公开(公告)号：CN116245143A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211697249.3
申请日：2022-12-28
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/00
Abstract: 本发明涉及一种社交网络中鲁棒的图卷积神经网络生成方法，包括以下步骤：S1：设定社交网络模型的初始输入，并对输入的用户节点相关矩阵进行预处理；S2：社交网络中GCN卷积层设计：根据特征服从或近似服从高斯分布前提出发，计算相应的方差，利用方差计算权重矩阵，然后将该权重作为卷积层的一部分进行卷积操作；S3：优化社交网络模型的权重参数W：利用高斯分布来设计惩罚项，整合作为新的损失函数；S4：通过反向传播优化参数：计算出每层的误差对每个参数W对偏导计算梯度，更新参数完成一次反向传播，再循环进行前向‑反向传播直至损失函数收敛为止，得到训练完成的社交网络中的GCN模型。
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公开(公告)号：CN112487237B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011464477.7
申请日：2020-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/65 , G06F16/683 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于机器学习、推荐系统以及文本分类领域，具体涉及一种基于自适应CNN和半监督自训练模型的音乐分类方法，该方法包括：首先分析了音乐的精细分类对于用户选择的重要性，通过自然语言处理技术提取出与该项目有关联的音乐歌词特征和情感特征，然后使用基于注意力机制的神经网络对这些特征进行提取、初步分类；最后根据半监督自训练的方法对每一首歌进行精细分类；本发明通过将自适应CNN模型和半监督自训练模型组合，对音乐数据进行精细划分，使用户能准确的查找到自己喜欢的音乐，节约了用户的时间，提高了查找的精准度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113919512A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111139211.X
申请日：2021-09-26
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06N20/20
Abstract: 本发明涉及一种基于计算资源逻辑分层的联邦学习通信优化方法及系统，属于联邦机器学习领域，首先，云中心根据所有终端参与设备的本地计算资源大小将其划分为多个计算资源大小均衡的计算簇，并在每个计算簇中筛选一个计算资源最多的终端设备作为簇的Head节点，构建基于“云中心‑Head节点‑终端设备”一体的分层通信架构，实现粗粒度的簇间计算资源均衡。然后，在每个簇中，设计加权平均全局模型更新机制，将混合权重设置为Staleness的函数，使计算资源丰富的终端设备能够与Head节点进行更多轮通信，从而实现簇内协作训练，进而以细粒度的方式对计算资源进行再分配。本发明从本质上解决了联邦学习技术中的高通信代价问题。
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公开(公告)号：CN113706480A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110928928.6
申请日：2021-08-13
Abstract: 本发明属于3D目标检测领域，具体涉及一种基于关键点多尺度特征融合的点云3D目标检测方法，该方法包括：获取当前时刻待检测的点云数据，将获取的点云数据输入到训练好的点云3D目标检测模型中，得到目标检测结果；在点云3D目标检测模型中对距离采样全局特征和特征采样全局特征的提取算法进行了改进，提高了目标检测的效率和准确度；本发明加入了特征最远点采样序列提取模块，使用基于特征的最远点采样作用于不同的体素稀疏卷积层获取不同尺度的特征，减少背景点与目标检测的影响。
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公开(公告)号：CN111950028B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202010858883.5
申请日：2020-08-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种轨迹时间模式的差分隐私保护方法及系统，属于数据挖掘领域。首先基于匿名化的思想，使用k‑匿名对轨迹时间数据进行粗粒度扰动，将原来单一时间段的数据匿名隐藏到一整天内；然后利用拉普拉斯机制对轨迹的时间戳进行细粒度的扰动；最后基于截断拉普拉斯机制将噪声扰动误差限制在一个固定的范围，从而提高发布数据的精度。解决了由于轨迹时间模式的周期性所导致的个体隐私泄露问题。
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公开(公告)号：CN113177166A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110449465.5
申请日：2021-04-25
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F16/9537 , G06F16/29 , G06F16/215 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及一种基于差分隐私的个性化位置位置语义发布方法及系统，属于数据挖掘及隐私保护领域，首先根据用户的隐私保护需求设置参数为l的语义隐私保护等级，计算出距离待保护语义最近的l‑1个位置语义；接着根据用户的语义访问次数计算所有位置的语义敏感度，基于语义敏感度分别得到l个语义的发布概率；最后由特定参数的高斯变量和指数分布变量生成符合特定概率的拉普拉斯变量，即为发布的符合特定语义敏感度的用户位置。解决了现有差分隐私发布位置方法中没有保护位置语义的问题。
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公开(公告)号：CN113015217A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110182630.5
申请日：2021-02-07
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于边云协同低成本的在线多功能业务的计算卸载方法，属于通信技术领域，包括以下步骤：S1：判断边缘云中的边缘节点的剩余计算资源是否满足到达边缘云中的多功能业务的计算资源；S2：若剩余计算资源满足各功能请求的计算资源，则进行计算资源请求分配；S3：若多功能业务请求的计算资源请求分配成功，则进行链路带宽请求的判断；若失败则进行重分配方法判断；S4：若链路带宽资源请求成功，则进行成本计算；若失败，则进行重分配方法判断。本方法可以提高边缘云中业务的承载量，同时可以避免边缘云中系统资源大量浪费，并减少服务提供商总成本。
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