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公开(公告)号：CN102118826A
公开(公告)日：2011-07-06
申请号：CN201110064799.7
申请日：2011-03-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明揭示了一种网络中节点间的多跳通信方法，所述方法包括：节点动态发现步骤：当节点收到任何一种类型的消息时，该节点就更新自己的节点列表；每个消息都作为控制消息，所有消息的消息头均相同；当节点收到一个其他节点发来的消息时，该节点从消息头里截获关于这个源节点的信息，同时该节点能从IP头里获取上一跳的IP；消息发送步骤：支持消息的广播、单播以及组播；在发送消息前需要遵守一个前提，即任何一个节点要发送消息时都先要查看消息头的跳计数域，若发现跳计数域的值达到了一个最大值，就直接丢弃，不再向外转发。本发明提出的网络中节点间的多跳通信方法，可解决移动社交网络中节点间的多跳通信问题。
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公开(公告)号：CN119829962A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411724634.1
申请日：2024-11-28
Applicant: 同济大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了一种基于隐层激活的偏见幻觉检测方法。该方法包括：根据语言模型回答的行为特征评估信念状态，获得信念状态评估结果，所述信念状态反映该语言模型对回答的不确定程度；基于所述信念状态评估结果构建训练集，并训练信念状态分类器，所述训练集反映所述语言模型的信念状态与隐层激活之间的对应关系；实时获取目标语言模型生成过程中的隐层激活，并根据该隐层激活，利用经训练的信念状态分类器判断信念状态；对于检测出的幻觉，结合所述目标语言模型的输出正确性与所述信念状态分类器判断出的信念状态，判断幻觉类别。本发明基于模型隐层激活进行信念状态判定，提高了偏见幻觉检测的准确率。
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公开(公告)号：CN113986508B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111282943.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质，分解方法包括：构建一业务流网的PN模型，并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中；所述变迁为PN模型的数据处理状态；每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标；从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁，以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁，通过同步处理当前变迁的前置和后置，查找当前变迁的前置和后置之间的相关性，以构建并发执行的业务子网。本发明可以将一个复杂的大业务处理网络分解成可以并发执行的多个简单的业务子网，在最大限度提高并发能力同时，降低业务处理子网间的耦合性。
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公开(公告)号：CN117422147A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311222149.X
申请日：2023-09-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种联邦学习中的自适应知识筛选方法及系统，涉及联邦学习技术领域，包括根据每个客户端打分模型的知识和每条公共样本代表的全局子任务之间的相关性，对客户端的局部模型和上一轮的全局模型进行打分；服务器接收客户端上传的局部模型并汇总相关性得分，通过自适应地调整一个得分阈值，为每条公共样本筛选拥有高相关性知识的教师模型；服务器将选中的教师模型在公共样本上的输出作为筛选后的知识，并通过知识蒸馏将们融合进全局模型。本方法通过上传的局部模型，服务器自适应地选择具有高相关性知识的教师模型。这种动态选择可以提高模型的性能。使用知识蒸馏技术融合进全局模型，有助于减少全局模型的复杂性，并提高其泛化性能。
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公开(公告)号：CN113469695B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010237091.6
申请日：2020-03-30
Applicant: 同济大学
IPC: G06Q20/40 , G06Q40/04 , G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明提供一种基于核监督哈希模型的电子欺诈交易识别方法、系统、装置，所述方法包括以下步骤：构建核监督哈希模型；使用已标记的正常交易数据和欺诈交易数据训练所述核监督哈希模型，得到训练好的核监督哈希模型；使用训练好的核监督哈希模型识别正常交易和欺诈交易。本发明的一种基于核监督哈希模型的电子欺诈交易识别方法、系统、装置，用于有效识别新型欺诈交易。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107368718B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201710548623.6
申请日：2017-07-06
Applicant: 同济大学
Abstract: 一种用户浏览行为认证方法及系统，包括：处理浏览历史数据得用户浏览行为信息；提取日志序列信息并统计站点访问频率据以将站点归类为频繁站点或普通站点；统计频繁站点中各板块访问频率，根据板块访问频率归类为频繁访问板块或普通访问板块；计算日志得到序列特征向量，据以构建序列模型；根据浏览行为信息获得页面关系特征向量以构建页面获取关系模型；提取浏览行为信息中的浏览操作数据，计算浏览操作数据，得操作特征向量以构建操作行为模型；计算会话特征信息、页面关联矩阵和用户行为分类器，训练序列模型、页面获取关系模型和操作行为模型；根据序列模型、页面获取关系模型和操作行为模型认证用户浏览行为，判定用户浏览行为是否异常。
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公开(公告)号：CN110781430B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201910926698.2
申请日：2019-09-27
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/958 , G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种互联网新型虚拟数据中心系统及其构造方法，互联网新型虚拟数据中心系统包括：互联网数据勘探器，用于对互联网数据进行采样及估算，以生成数据资源分布图；数据资源分布图用于反映互联网数据的属性信息；互联网虚拟资源库，用于存储数据资源分布图及互联网数据勘探器采集的样本数据；数据资源分布图管理模块，用于管理数据资源分布图；数据资源制导服务模块，用于根据数据资源分布图为数据需求方生成并提供数据采集及挖掘的指导服务。本发明核心是构造互联网数据勘探器和数据资源分布图，向数据中心等数据需求方提供互联网数据的分布情况。本发明克服了现有数据中心的大数据采集与开发利用的盲目性和无序性，避免了资源与能源浪费。
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公开(公告)号：CN113986508A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111282943.4
申请日：2021-11-01
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于PN机模型的业务流网分解方法、系统、设备及介质，分解方法包括：构建一业务流网的PN模型，并将所述PN模型中所有变迁放置于未分解子网的变迁集合中；所述变迁为PN模型的数据处理状态；每一变迁都设置有表示层号和每一层内遍号的下标；从所述未分解子网的变迁集合中选取下标最小的变迁作为初始变迁，以未分解子网的变迁集合的变迁作为当前变迁，通过同步处理当前变迁的前置和后置，查找当前变迁的前置和后置之间的相关性，以构建并发执行的业务子网。本发明可以将一个复杂的大业务处理网络分解成可以并发执行的多个简单的业务子网，在最大限度提高并发能力同时，降低业务处理子网间的耦合性。
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公开(公告)号：CN113723950A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202010436168.2
申请日：2020-05-21
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态加权信息熵的欺诈交易识别方法、系统及装置，包括以下步骤：使用动态加权信息熵筛选one‑class‑SVM模型，选出重叠数据子集动态加权信息熵最大的one‑class‑SVM模型Mocsvm；使用one‑class‑SVM模型Mocsvm将原始数据划分为重叠数据子集和非重叠数据子集；使用one‑class‑SVM模型Mocsvm划分得到的重叠数据子集训练非线性分类器模型Mclf，使用非线性分类器模型Mclf区分重叠数据子集中的欺诈交易和正常交易；生成由one‑class‑SVM模型Mocsvm和非线性分类器模型Mclf构成的欺诈交易识别模型。本发明，采用分而治之的策略，为非线性机器学习模型排出大量易识别的正常交易数据，使得模型能仅关注于难以划分数据的学习，充分发挥了非线性模型的能力，提升欺诈交易识别模型的性能。
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公开(公告)号：CN113641833A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110944310.9
申请日：2021-08-17
Applicant: 同济大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/2455 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种服务需求匹配方法及装置，包括以下步骤：基于用户输入的文字，应用自然语言向量化模型和词向量间余弦距离计算法，确定文字在预设词库中对应的近义词；基于预设的源数据文档，应用分词工具进行分词处理，确定源数据文档中的服务名和服务关键词；并应用双向循环神经网络模型和图神经网络模型，确定各服务名之间的关系；基于服务名、服务关键词以及各服务名之间的关系，构建知识图谱；基于近义词、服务关键词以及知识图谱，应用预设的匹配规则，确定文字对应的服务需求。本发明的服务需求匹配方法及装置能够真正将用户描述中的语义信息用于服务匹配；同时应用知识图谱的方式保证服务间的强关联能力，保证了匹配的高查准率和查全率。
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