公开(公告)号：CN117220830A

公开(公告)日：2023-12-12

申请号：CN202311298229.3

申请日：2023-10-08

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 殷俊 ,  夏欣然 ,  夏秉政 ,  王磊 ,  柯亚琪 ,  杨余旺

IPC: H04L1/00 ,  H04W28/02

Abstract: 本发明公开了一种无线网络数据传输方法、发送端和接收端，属于网络通信技术领域；包括：获取原始数据；设定系统参数，根据系统参数将原始数据随机线性编码，生成多个编码数据包；其中，系统参数包括编码冗余度和编码窗口大小；将多个编码数据包依次发送至接收端，根据接收端的反馈结果判断是否调整编码冗余度；本发明在发送端对原始数据进行随机线性网络编码，生成多个编码数据包，接收端根据获取到的编码数据包的编码信息对编码数据包进行取舍，根据接收端的反馈结果判断是否调整编码冗余度，并根据调整过后的编码冗余度重新生成编码数据包，具有编码无码率约束、冗余度可调、中间节点允许再编码的特点。

公开(公告)号：CN117133315A

公开(公告)日：2023-11-28

申请号：CN202311248631.0

申请日：2023-09-26

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 殷俊 ,  王昱杰 ,  夏欣然 ,  许志鹏 ,  杨余旺

IPC: G10L25/51 ,  G10L25/30 ,  G10L25/18 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于卷积对抗神经网络的机器异音样本重建方法，为解决机器异常声音检测任务中正常声音和异常声音样本的数量不平衡问题和优化异音检测效果，提出卷积对抗神经网络模型，本发明所设计的方法使用条件生成对抗网络，同时学习正常样本的高维图像生成和潜在空间的推断。训练时，只使用正常样本进行训练，使得卷积对抗神经网络的模型可以重建正常样本，而异常样本很难重建，以异常评分机制判定音频是否异常。此外，使用注意力机制建立了输入和输出层元素之间的权重关系，实验表明该卷积对抗神经网络模型解决数据不平衡问题的有效性和先进性并且提高异音检测效率。