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公开(公告)号：CN116665000A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310616878.7
申请日：2023-05-29
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明涉及联邦学习的多源异构数据融合技术领域，公开一种基于扩散模型和权重自适应知识蒸馏的联邦学习算法，包括：客户端在本地训练扩散模型并在服务器端生成符合原始图像分布的数据，通过生成的图像扩充客户端本地数据，以实现数据增强；通过在知识蒸馏时动态的给各个参与方分配权重，并在服务器端完成知识的迁移。本发明在各个客户端训练扩散模型并在服务器端直接生成符合全局图像分布的数据，而不需要将原始数据传输到中心服务器，可以更好地保护用户隐私；且本发明通过利用生成数据进行权重自适应的知识蒸馏，可以缓解模型聚合时造成的知识遗忘，从而提高全局模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN115731400A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211509961.6
申请日：2022-11-29
Applicant: 河南大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/75 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06N5/04
Abstract: 本发明提供一种基于自监督学习的X光图像异物检测方法。该方法包括：步骤1：构建基于结构重参数化的ConvMAE模型，记作RepConvMAE自监督模型，包括用于提取输入图像的多尺度特征图的Encoder和用于基于提取的多尺度特征图来重构图像的Decoder；步骤2：采用X光图像数据集对所述RepConvMAE自监督模型进行预训练；步骤3：构建检测模型EFFR‑CNN，由浅层至深层依次包括：骨干网络、FPN层、共享特征层、RPN层、ROI Pooling层和全连接层；所述骨干网络采用预训练后的所述RepConvMAE自监督模型中的Encoder；步骤4：采用X光异物图像数据集训练所述检测模型EFFR‑CNN；步骤5：将待测X光图像输入至训练好的检测模型EFFR‑CNN，得到检测结果。
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公开(公告)号：CN115187615A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210784416.1
申请日：2022-07-05
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明提供一种基于改进MultiResUNet的皮肤黑色素瘤图像分割网络结构及方法。该网络结构包括encoder模块和decoder模块，将原MultiResUNet网络中的MultiRes Block替换为新的MultiRes Block，以形成新的MultiResUNet网络；其中，所述新的MultiRes Block包括第一残差层和三个堆叠在一起的具有不同空洞率的Conv2d层；三个所述Conv2d层的输出进行concat操作之后与所述第一残差层的输出结果进行特征相加操作。本发明扩大了感受野有助于分割不同大小的目标；加入了双注意力机制重新调整特征权重有助于分割不同位置、不同形状的目标，提高了分割的精度。
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公开(公告)号：CN115167984A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210817053.7
申请日：2022-07-12
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开一种基于云计算平台的考虑物理资源竞争的虚拟机负载均衡放置方法，包括：输入物理机和待迁移的虚拟机列表；将虚拟机列表按CPU利用率降序排序，将物理机列表按能效降序排序；基于排序后的物理机和虚拟机的列表，判断物理机的CPU、内存和带宽资源是否满足可支配资源多于虚拟机的请求资源的条件，如果满足该条件且物理机的状态、物理机被虚拟机放置的位置没有过载，则执行下一步；计算物理机占用的虚拟机剩余资源与负载均衡资源之间的距离，将距离最短的物理机作为最终的迁移目的物理机。本发明有利于节约能源和减少违反服务水平协议的比例。
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公开(公告)号：CN114677234A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210445519.5
申请日：2022-04-26
Applicant: 河南大学
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：CN113610719A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110811621.8
申请日：2021-07-19
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种注意力和密集连接残差块卷积神经网络图像去噪方法，方法包括构造训练数据集，对训练数据集进行预处理操作；使用注意力机制和密集连接残差块结合的卷积神经网络构建网络去噪模型；设置网络去噪模型的超参数和损失函数，并对损失函数进行优化；选取训练数据集中不同噪声等级的图像，对网络去噪模型进行训练，得到已训练的网络模型；根据已训练的网络模型进行图像去噪，用峰值信噪比指数评估噪声图像，具有提升降噪性能和成像质量的有益效果。
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公开(公告)号：CN113269239A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110524395.5
申请日：2021-05-13
Applicant: 河南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的关系网络节点分类方法，包括获取包含待分类节点的初始图网络信息，所述初始图网络信息包括初始图网络结构信息和初始图网络中每个节点的节点特征信息；根据初始图网络中节点之间的特征相似度构建特征图，并获取所述特征图的结构信息；建立节点分类模型，并进行节点分类模型的预先训练，将所述初始图网络的结构信息、所述初始图网络中每个节点的特征信息、以及所述特征图的结构信息输入预先训练的节点分类模型，以确定每个节点的类型；基于初始图网络中的标签类型确定每个节点所属于的标签类型，提升模型在分类领域的精度。
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公开(公告)号：CN110572371A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910766741.3
申请日：2019-08-20
Applicant: 河南大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 一种基于HTML5本地存储机制的身份唯一性校验控制方法，首先定义一个用于保存客户端信息的存储结构对象、一个用于校验该存储结构对象完整性的校验码、一个登录权限控制标记变量以及一个时长变量，系统分别在初始化和登录时，对本地存储中的存储结构对象的非空性和完整性进行两重校验，校验不通过时，从服务器下载并更新该存储结构对象，并利用该存储结构对象对当前登录用户的唯一性进行校验，符合要求的用户才可正常进行用户名密码登录校验操作。本发明所提供的身份唯一性校验控制方法，可高效安全地解决浏览器/服务器nB/S架构的客户端用户登录的校验控制问题。
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公开(公告)号：CN104782527A
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201510160995.2
申请日：2015-04-08
Applicant: 河南大学淮河医院
IPC: A01K29/00
CPC classification number: A01K29/005
Abstract: 一种实验动物自主行为监测设备，由布置在实验动物模型笼内底部的实验动物自主活动检测装置与位于实验动物模型笼外部的检测控制装置电连接而构成。由于实验动物自主活动检测装置采用大面积导电橡胶触点压力触碰开关，而检测控制装置的检测模块采用高效算法，因此，该设备既采集信息灵敏度高，又能快速、自动准确地计算各种测试数据并进行结果显示，从而，可有效地实现对实验动物模型的自主活动行为进行自动准确、快速的监测。该检测可为研究动物神经行为及脑功能提供一种重要的参数信息。并且该设备还具有结构简单，便于安装布置，造价低廉、易操作、监测范围无盲区等优点。
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公开(公告)号：CN102982499A
公开(公告)日：2013-03-20
申请号：CN201210366647.7
申请日：2012-09-28
Applicant: 河南大学
IPC: G06T1/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多分数阶混沌系统的彩色图像加密和解密方法，其中，加密算法包括原始图像置乱阶段和置乱图像加密阶段：首先，利用两个不同的分数阶混沌系统生成三个置乱矩阵，并分别对原始彩色图像I0的R、G、B三基色分量矩阵进行置乱处理，得到置乱后的图像I1；其次，利用另外两个不同的分数阶混沌系统生成三个密钥矩阵，并将密钥矩阵中的元素与置乱图像I1的像素逐个进行异或运算，以改变置乱图像I1各像素点的数值，从而得到加密图像I2；图像解密则是加密的逆过程。本方法使用多个分数阶混沌系统，极大的增强了本发明的安全性，且该算法密钥空间大，密钥敏感度高，抗攻击能力强。
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