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公开(公告)号：CN117176686A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310893637.7
申请日：2023-07-19
Applicant: 东南大学
IPC: H04L61/3015 , G06Q30/018 , G06F16/27 , H04L9/08
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链和企业跨域数据汇聚的工业互联网标识方法，如图1所示，方法包括以下步骤：步骤1：标识符前缀和后缀生成；步骤2：企业信誉度评估；步骤3：企业代表节点投票选举；步骤4：企业匿名身份认证；步骤5：密钥协商；步骤6：完整标识映射数据汇聚和解析。本发明基于区块链，并且结合企业代表节点投票算法和IBS的身份认证机制，使得工业互联网标识解析体系中在减轻二级节点负载的情况下实现了完整标识映射数据的跨域汇聚。
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公开(公告)号：CN111538835B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010238006.8
申请日：2020-03-30
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/35 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的社交媒体情感分类方法与装置。首先基于构建基础知识图谱，并结合情感词典对基础知识图谱中的实体进行情感实体定位和情感极性标注，构建适用于社交媒体情感分类任务的情感知识图谱；接着使用GAN神经网络模型提高实体及实体关系的向量嵌入精度；再使用CBOW模型训练词向量，并利用知识图谱中的实体属性进行情感词向量训练；最后基于Bi‑LSTM多特征融合情感分类策略，对词汇输入向量融合通用词向量、实体向量和情感词向量，以提高社交媒体应用中情感分类方法的处理性能与精度。本发明可有效解决传统情感分类方法普遍存在的精度不高、运算复杂等问题，能够快速、灵活地应用于社交媒体情感分类。
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公开(公告)号：CN115171871A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210485938.1
申请日：2022-05-06
Applicant: 东南大学
IPC: G16H50/20 , G16H50/70 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06F16/951 , G06F40/295 , G06N5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与注意力机制的心血管疾病预测方法，该方法首先构建心血管疾病语料库；接着构建心血管疾病领域知识图谱，对心血管疾病语料库中的原始文章，提取心血管疾病属性信息，构建知识图谱关系网；然后提取心血管疾病描述文本特征向量，根据知识图谱中心血管疾病和症状的关系，获取文本中症状实体，利用TransR知识表示模型对症状进行向量表示，通过基于注意力机制的LSTM(A‑LSTM)提取描述文本特征向量；最后通过softmax分类器进行心血管疾病识别。相比其他方法，本发明方法结合心血管疾病知识图谱和注意力机制，能够挖掘更深层的疾病特征，从而达到了更准确的预测效果。
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公开(公告)号：CN115000969A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210873554.7
申请日：2022-07-21
Applicant: 国网河北省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，属于电力系统稳定及控制领域。一种考虑风电并网的混合型潮流控制器规划配置方法，包含以下步骤：S1：获取风电‑负荷数据，利用K‑means聚类算法划分风出力‑负荷概率场景；S2：建立考虑多场景的HPFC规划配置优化模型；S3：计算不同场景所对应的目标函数；S4：根据不同场景的出现概率加权得到总目标函数，记录个体最优目标函数和群体最优目标函数及各自对应的HPFC选址和容量；S5：若迭代次数未达到设定值，则转到S6，否则转到S7；S6：更新控制变量的参数和速度，转至S3；S7：输出最优目标函数和HPFC规划配置结果。
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公开(公告)号：CN109101552B
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN201810750707.2
申请日：2018-07-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/955 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的钓鱼网站URL检测方法，该方法仅根据网站URL就能够实时检测互联网上的钓鱼网站。本发明首先将URL字符串序列编码成one‑hot二维稀疏矩阵，接着转化为稠密字符嵌入矩阵，输入到卷积神经网络中，抽取局部深度特征，然后将卷积神经网络的输出输入到长短期记忆网络，捕获URL序列的前后关联，最后接入softmax模型，对URL分类。本发明能避免繁冗的特征工程，通过卷积神经网络抽取局部深度关联性特征，通过长短期记忆网络学习URL中的长程依赖，能快速、准确地检测出钓鱼网站URL。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110287799B
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN201910451449.2
申请日：2019-05-28
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的UCL语义标引方法与装置。首先利用神经网络提取视频低层语义特征；然后，基于特征灵活采样以及注意力机制，对视频自然语言描述生成模型S2VT进行改进，生成S2VT‑FFSA模型，此模型以视频低层语义特征作为输入，输出视频自然语言描述特征，并结合语音自然语言描述特征生成视频关键词等高层语义特征，一定程度上解决了语义特征提取不充分的问题；最后，利用UCL能够标引丰富语义特征的特点，提出视频内容的UCL标引方法，使视频标引更加规范化。本发明既能精确地抽取视频丰富的语义特征，又能客观、规范地标引这些特征。
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公开(公告)号：CN108390764B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201810002696.X
申请日：2018-01-02
Applicant: 东南大学
IPC: H04L12/18 , H04L12/865 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种面向播存网络的广播内容补包方法及系统，利用32位循环冗余检验法对接收的广播数据包进行检错，然后提取出错内容的类别、热度、内容指纹等相关参数，并利用服从指数分布的补包概率模型计算补包概率，以此概率值为依据对出错内容进行筛选和优先级评估，最后利用一个优先级队列对出错数据包进行有序补包。本发明能在保证数据包正确补回的基础上，充分兼顾播存网络的个性化特色和资源利用率，并能通过改变补包阈值灵活调节补包强度，增强播存网络的内容广播分发性能。
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公开(公告)号：CN111089647A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN202010009150.4
申请日：2020-01-06
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种激光熔覆质量的实时监测装置，包括有电子元模块和封装探筒模块，电子元模块包括有两支光电二极管和两块带放大电路的PCB板，两块带放大电路的PCB板的正面均设置有圆孔插针，同时两块带放大电路的PCB板的背面均焊接有对插线；封装探筒模块包括有两副滤光片和圆柱形套筒组，圆柱形套筒组包括有探筒Ⅰ和探筒Ⅱ，探筒Ⅰ和探筒Ⅱ通过焊接固定在一起，探筒的内部设置有一副滤光片、一支光电二极管和一块带放大电路的PCB板，探筒Ⅰ和探筒Ⅱ的结构与连接方式均相同。本发明使得实时测量装置可随激光熔覆头同步移动，且核心部件选用简单有效的光电二极管，为质量监测作业的同时，降低了成本并提高了数据质量。
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公开(公告)号：CN109858547A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910084798.5
申请日：2019-01-29
Applicant: 东南大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于BSSD(Bidirection Single Shot Multibox Detector)的目标检测方法与装置，其中BSSD网络模型基于SSD网络模型构建，先通过线性插值将相对较低的高层特征层与其之前的SSD用于检测最小目标的特征层进行融合，再通过passthrough的方法将相对较高的低层特征层与融合后的特征层进行拼接以得到用于小目标检测的特征层；改进后的BSSD能够充分利用各网络层所提取的特征信息，有效改善SSD没有使用高层特征语义信息的问题，并且进一步对SSD默认框的设置方式和模型训练时的数据扩增策略中的采样比例进行修改，以提高模型对小目标的检测能力。所以本发明改进后的BSSD相较于SSD对小目标检测具有更好的检测效果，并具有更优良的鲁棒性。
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