-
公开(公告)号：CN115526514A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211232649.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明属于移动数据处理技术领域，公开了一种移动众包平台的图像采集任务分配方法，包括：建立能够链接社交网络平台的移动众包平台，并根据社交网络平台中的好友关系初始化任务执行用户的协作能力和感知能力；移动众包平台不断接收由任务发布用户提交的图像采集的任务请求并存储到任务队列，该任务请求包括任务需要的用户数量、任务的位置、截止时间以及图像采集任务的详细操作步骤描述；依据任务接收的先后顺序，依次从任务队列中取出最先到达的任务请求，为图像采集任务分配具有最高数据质量的团队执行任务；评估任务执行用户采集到的图像质量，并根据图像质量更新任务执行用户的协作能力和感知能力。
-
公开(公告)号：CN115209447A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210858162.3
申请日：2022-07-20
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供的基于围绕三角形寻找边界节点的判定方法及系统，涉及无线传感器网络领域；其方法通过建立极坐标系，在极坐标系中依次确定按照预设条件构建的第二、第三和第四节点集合中是否存在满足第一、第二预设条件的节点，使得这类节点间或与正轴点构成围绕判定节点的三角形，达到识别判定节点是否为边界节点的过程；本发明无需使用节点的位置坐标、无需对判定节点收集邻居信息进行三角形枚举并随后逐个对生成的三角形进行三角形内点测试，判定过程迅速，且判定效率高。
-
公开(公告)号：CN114780964A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210388690.7
申请日：2022-04-13
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本申请公开了一种种子变异方法、装置、处理器和存储器，该方法获取种子库中按照种子序列的当前待变异的种子；判断所述待变异的种子是否为低频种子，所述低频种子是由所述种子库中的一个父辈种子经过一次模糊测试后产生的新加入所述种子库中的且在生成所述低频种子的所述模糊测试中具有小于预设的路径执行次数的变异种子；当所述待变异的种子为低频种子时，按照所述低频种子对应的有效突变位置变异所述低频种子，所述对应的有效突变位置利用机器学习模型获得；当所述待变异的种子为非低频种子时，放弃对所述待变异的种子进行变异及模糊测试。根据上述方法可以解决现有的模糊测试方法依赖种子质量而导致的测试冗余、变异位置盲目的技术问题。
-
公开(公告)号：CN114528304A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210152598.0
申请日：2022-02-18
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供的自适应客户端参数更新的联邦学习方法、系统及存储介质，涉及无线通信网络技术领域；该方法包括中央服务器下发全局模型至所属的客户端；客户端利用本地数据对模型进行更新；客户端在下一个全局模型训练过程前估计能量消耗和传输延迟，利用强化学习去选择的本地更新的次数；当客户端本地更新次数达到训练的本地更新最优值时，再将模型上传到中央服务器进行全局聚合；本发明能高效执行联邦学习任务，降低联邦学习学习模型所需的通信代价，并选择客户端本地更新的局部最优模型，提高联邦学习整体训练效率。
-
公开(公告)号：CN112532451B
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202011375130.5
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/142 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供的基于异步通信的分层联邦学习方法、装置、终端设备及存储介质，涉及无线通信网络技术领域；该方法包括边缘服务器下发的全局模型至所属簇内客户端；客户端利用本地数据对模型进行更新并上传到各所属簇边缘服务器；边缘服务器根据客户端更新上传时间确定更新簇内客户端；边缘服务器对接收到的模型参数进行平均，并根据当前客户端更新次数选择异步上传到中央服务器或直接下发到客户端；中央服务器对边缘服务器上传参数进行加权平均，再下发至客户端训练，直到本地模型收敛或者达到预期标准；本发明能高效执行联邦学习任务，降低联邦学习模型参数所需的通信代价，并动态选择客户端对接的边缘服务器，提高联邦学习整体训练效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112532633B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202011375118.4
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供的基于机器学习的工业网络防火墙规则的生成方法及装置，涉及工业网络安全技术领域；其方法包括：1)将防火墙配置到清空规则文件的网关中；2)网关无规则运行，按日志文件中的五元组信息、工业协议、工业网络功能分类；3)统计日志文件中相同五元组信息、工业协议、工业网络功能下数据包信息，生成特征向量；4)对特征向量赋予标签；5)通过赋予标签后的特征向量训练规则生成模型；6)获得规则文件；7)根据固定时间段内不同规则通过的数据包信息对规则优先级进行动态调整；本发明在少量人工干预下，通过机器学习模型生成相应的防火墙规则，获得规则文件，并通过聚类方法，对不同时间段内的规则进行优先级动态调整，实现资源的合理分配。
-
公开(公告)号：CN112445709A
公开(公告)日：2021-03-05
申请号：CN202011377398.2
申请日：2020-11-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明提供的通过GAN解决AFL测试模型数据不平衡的方法及装置，涉及漏洞挖掘技术领域；其方法包括如下步骤：1)收集AFL根据随机突变算法迭代生成的若干测试用例构成测试集；2)对测试集的测试用例数据进行预处理，并使用GAN对测试集进行数据扩增；3)选择分类模型，对测试集进行训练获得测试模型；4)根据测试模型对AFL新生成的测试用例进行预测，判断新生成的输入是否增加新的代码覆盖范围；5)根据程序运行结果计算测试模型的误判率，当测试模型的误报率不小于预设模型误报率阈值时，更新预测模型。本发明通过预测新生成的测试用例的可用性的方法提高模糊测试的效率，增大代码覆盖范围。
-
公开(公告)号：CN112069532A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010709747.X
申请日：2020-07-22
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于差分隐私的轨迹数据保护方法与装置，涉及网络及信息安全技术领域，包括如下步骤：根据城市真实地图转化的无向图，获取与真实轨迹同起始点、终止点以及轨迹长度相同的轨迹集合，计算路段间的概率转移矩阵；根据一阶马尔科夫模型与概率转移矩阵，计算轨迹集合中每条轨迹的先验概率；根据轨迹的相似性，计算混淆概率矩阵；计算真实轨迹后验概率；根据真实轨迹的先验概率及后验概率，找出是否存在符合差分隐私条件的目标轨迹T*，上报目标轨迹T*与真实轨迹的交集路段。本发明能够上报真实位置的数据，同时可以很好的保护参与用户的轨迹隐私。
-
公开(公告)号：CN107809277B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710966490.4
申请日：2017-10-17
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机和无线设备的应急救援通信网络及组网方法，属于灾难救援、应急通信技术领域。本发明在硬件上主要涉及无人机、无线设备、GPS定位装置、远程基站，由无人机组成空中无线网络，无线设备组成地面无线网络，通过在地面无线网络和无人机网络之间建立通讯，为发生灾难的区域提供临时通信网络或者连接两个因非人为的原因而被隔离的网络。本发明首先根据受灾面积、受灾地区的地形、受灾地区的人口数量、密度等情况合理设计地面无线网络的分布以及选择无线设备、无人机的数量。相对现有技术，本发明可以扩大网络覆盖面积，增强网络的稳定性，提高系统的安全性，延长无人机工作时间，减缓能量消耗的速度。
-
公开(公告)号：CN107749143A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711031744.X
申请日：2017-10-30
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G08B21/04
CPC classification number: G08B21/043 , G08B21/0446
Abstract: 本发明公开了一种基于WiFi信号的穿墙室内人员跌倒探测系统及方法，属于被动动作识别领域。本发明的主要用途是针对老人室内发生跌倒进行自动探测并发送警报或求救电话。相比现有室内跌倒探测系统，本发明不需要任何特需设备，被探测人员也无需佩戴任何设备，且不要求必须在有光线的环境中工作；本发明所需的设备分别为一个家用或商用的无线路由器，一个商业网卡和一台电脑设备；相比于现有的基于WiFi的室内跌倒探测系统，本发明实现了WiFi穿墙后的有效跌倒探测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
80
records
(took 0.029 seconds)
