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公开(公告)号：CN113556328B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202110736516.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L47/2441 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的加密流量分类方法，涉及到流量分类和深度学习领域。本发明旨在研究加密流量与流量的时空序列间潜在的关系，设计了GRU、LSTM、BiGRU、和BiLSTM四类对时序分类效果较好的RNN模型来对加密流量进行分类。为了进一步提升实验结论的可靠性，设计了一个CNN模型用于对比。经过多个模型对比之后，四类RNN模型中，除GRU模型性能略差一点外，其余三项RNN模型分类效果相差无几；CNN模型在本次实验中的各项性能表现都非常不错，并且运行时间是五个模型中最短的一个。
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公开(公告)号：CN113536275A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110648649.4
申请日：2021-06-10
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的学位学历认证管理系统。本发明包括证书上链、证书生成、证书查询和证书核验；证书上链是学校或教育机构在学位学历认证管理系统填写证书信息，并通过metamask钱包执行交易将证书信息传递到区块链上；证书生成是在证书上链后得到证书的哈希值，并利用证书上链提供的信息生成可视化的证书；证书查询是第三方通过证书的哈希值在区块浏览器上查询证书信息；证书核验是第三方通过对比证书信息与该哈希值在区块浏览器上的信息核验证书。本发明利用区块链去中心化，透明且不可篡改的特点，保证了学历学位证书的真实可信和安全。同时使用区块链上的智能合约存储及验证证书信息，减少了人力成本，提高了学位学历认证的效率。
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公开(公告)号：CN109866222A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910141346.6
申请日：2019-02-26
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种基于天牛须优化策略的机械臂运动规划方法，包括：1)将机械臂末端执行器的指定运动轨迹视为平面上的一系列时序点，在平面上运动时有一个冗余自由度，用φ来表示，而根据机械臂的基座坐标以及时序点的坐标算出每个时序点φ值的范围；2)将步骤1)中得到的φ值范围、各关节最大速度及加速度作为约束条件，以最小化沿轨迹运动时的关节转角幅度或运动时间为优化目标，建立规划模型；3)将步骤2)中的规划问题运用BSO进行求解；4)将步骤3)的求解结果传递给下位机控制器驱动机械臂运动。本发明通过优化机械臂经过轨迹上各个点时的冗余参数来使机械臂的运动幅度或运动时间最优化，同时也使得机械臂的末端沿着指定轨迹运动。
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公开(公告)号：CN105205623B
公开(公告)日：2019-03-05
申请号：CN201510717200.3
申请日：2015-10-29
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区间弱耦合度的公共自行车站点调度区域划分方法。本发明首先获取空间距离数据与表示站点间关系的自行车借还数据，然后在两者结合时对rij进行归一化处理，将借还关系作为权重结合到距离矩阵中；再将代表两个站点之间借还关系的wij与表示站点间距离的dij融合，计算两个站点间的相似度sij；其次使用AP聚类算法对矩阵Sim进行求解，得到弱耦合度的区域划分；区域之间的调度取决于这两个区域之间耦合度的大小；而为了节省调度的成本，减少区域间调度的关键就是减少耦合度；因此，用耦合度目标函数R来衡量整个调度区域划分方案的合理性。本发明使得调度区域可以维持内部自行车的借还平衡，调度车区域内部调度效率提高，区域间调度工作量降低。
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公开(公告)号：CN108961048A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810494863.7
申请日：2018-05-22
Applicant: 杭州电子科技大学 , 华立科技股份有限公司
IPC: G06Q40/04
CPC classification number: G06Q40/04
Abstract: 本发明公开了一种基于DPoS区块链的能源交易管理系统及方法，发明通过应用DPoS区块链的方式解决了现有能源交易管理方法采用高耗能的PoW共识算法，导致的节点的运算组件成本高昂，且消耗大量电力资源的问题；也通过预设代理节点、异常节点自动淘汰解决了现有的DPoS区块链缺乏能源交易管理的应用方法中，记账节点、代理节点设置困难，代理节点异常难以解决的问题，同时降低了资源冗余率；本发明可有效降低节点运算压力，降低运算组件成本，减少电力消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108805708A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810494266.4
申请日：2018-05-22
Applicant: 杭州电子科技大学
CPC classification number: G06Q40/04 , G06Q20/4014
Abstract: 本发明公开了一种基于轻节点区块链的能源交易管理系统。该系统包括轻节点和主节点；所述轻节点包括计量模块、智能合约交易请求模块、用户身份验证模块和互联网通信模块。所述主节点包括区块链模块和互联网通信模块。轻节点计量模块输出电量计量数据以供智能合约交易请求模块生成智能合约交易请求。用户身份验证模块输出用户身份验证签名以供智能合约交易请求模块生成智能合约交易请求。智能合约交易请求模块通过轻节点的互联网通信模块与主节点的互联网通信模块互连，将智能合约交易请求传达至主节点的互联网通信模块。本发明为能源交易方提供了透明的可审查、可溯源的高稳定性数据服务，可广泛应用于能源交易数据处理领域。
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公开(公告)号：CN108470033A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810101548.3
申请日：2018-02-01
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种城市公共自行车系统借还模式的可视化分析方法，本发明先收集公共自行车系统数据并对其进行预处理；基于用户视角，设计用户构成分析图，展示用户类型的构成，基于时间视角，设计用户类型和骑行时长关系图、设计全年骑行量变化螺旋图、设计天骑行变化图和基于日历图的用户骑行比例图；基于空间视角，设计站点空间分布图、设计骑行距离分布图和设计站点聚类分析图；设计多属性视图，分析在不同天气状况、日期属性因素作用下，对车辆借还数量的影响。本发明能够有效地提高公共自行车系统管理人员对系统运营情况的了解，提高公共自行车数据规律发现的能力，为站点管理、车辆调度的决策提供了依据。
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公开(公告)号：CN108280550A
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201810092381.9
申请日：2018-01-30
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种新的比较公共自行车站点社区划分的可视分析方法，通过设计多个可视化视图展现社区划分后站点的地理分布、区域间的借还关联，支持可视化比较不同社区划分算法结果的共性和差异；为了更清晰地展示划分后站点的地理分布情况，提出了一种颜色赋值策略，对于不同算法得到的社区划分结果，尽可能地将位于相似地理区域下的站点保持颜色一致；设计基于圆形包含的社区划分比较图，有助于比较站点在不同方法下究竟被划分到了哪个社区中。该发明能够直观地展示不同社区划分算法作用于公共自行车网络上的结果差异，有助于理解算法的内在划分机制，帮助交通管理人员掌握公共自行车系统的运营情况，为车辆调度、系统管理提供辅助决策。
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公开(公告)号：CN104778508A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510154943.4
申请日：2015-04-02
Applicant: 杭州电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的公共自行车租借预测方法。本发明首先将公共自行车租/还记录、天气、温度、节假日等历史数据经过数据清洗和预处理，获得训练数据集。使用聚类算法对数据集进行分类，划分公共自行车的不同租借模式；将分类后的数据集构建贝叶斯分类器，用于根据未来某天的节假日、天气、气温情况预测当天所属的租借模式；为不同模式的数据集分别训练各模式对应的自适应粒子群神经网络模型。最后，通过贝叶斯分类器预测某天的租借模式挑选对应的粒子群神经网络模型来预测公共自行车的租借规律。本发明预测精度高、运算速度快，能够为用户租还车提供参考依据，减少公共自行车站点不平衡状态持续时间，提高用户满意度。
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公开(公告)号：CN120070885A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510075998.X
申请日：2025-01-17
Applicant: 杭州电子科技大学
IPC: G06V10/26 , G06V20/70 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N3/0895 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种基于互训练的半监督语义分割方法，该方法首先获取一组有标注数据集和一组无标注数据集。然后构建包括非图像类语义错误校正模块和图像类语义错误校正模块的半监督语义分割模型，基于有标注数据集和无标注数据集进行语义分割。其次设计迭代训练策略对半监督语义分割模型进行训练，输出语义分割结果。本发明引入互训练策略，有效解决了自训练方法中缺乏对自身错误检测机制的问题，并通过随机迭代训练策略，缓解伪标签膨胀问题，提高最终语义分割的准确性和鲁棒性。
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