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公开(公告)号：CN115147376B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202210788978.3
申请日：2022-07-06
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06N3/096 , G06N3/045 , G06N7/01 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于深度贝叶斯蒸馏网络的皮肤病变智能识别方法，在构建多尺度网络时，基于贝叶斯深度学习构建深度贝叶斯蒸馏网络，量化了模型的偶然不确定性与认知不确定性，通过多次采样分布拟合训练数据模型从而对不确定性进行更为精确的建模，降低了不确定性对结果的影响。进一步，引入了知识蒸馏对模型进行压缩，构建了一个学生网络模型拟合教师网络的输出，用教师网络的参数和真实值标签训练学生网络，从而对模型参数量与时间进行优化，减小了模型的规模与等待时间。本发明的识别准确率显著提高，同时在极少影响模型准确率情况下减少了模型参数量与运行时间。
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公开(公告)号：CN114093507B
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202111420600.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G16H50/20 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/09
Abstract: 本发明是一种边缘计算网络中基于对比学习的皮肤病智能分类方法，包括如下步骤：步骤1：构建基于边缘计算的皮肤病智能诊断网络；步骤2：构建基于对比学习的智能皮肤病诊断网络，该智能皮肤病诊断网络为由两个特征提取网络和一个分类器组成的双编码器网络；步骤3：构建基于最大均值差异(MMD)的监督式对比损失函数，它将每一类数据集表示为特定概率分布的采样，并把不同类别之间的差异表示为这些分布的距离。该方法构为临近用户提供方便快捷的在线诊断服务；通过充分利用无标签样本来提高模型性能，克服训练样本缺乏的问题；可以高效地学习样本中复杂的类内、类间差异。
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公开(公告)号：CN113940635B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111416425.7
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京邮电大学
IPC: A61B5/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G16H50/50
Abstract: 本发明是一种基于深度残差金字塔的皮肤病变分割与特征提取方法，包括如下步骤：步骤1：构建一个基于深度残差金字塔的皮肤病智能提取模型；步骤2：构建深度残差金字塔多尺度编码网络，通过残差金字塔多尺度编码网络和训练服务器对提取的模型进行训练，提取多尺度特征，输出分割与提取结果；步骤3：设计基于焦点损失和梯度协调机制的损失梯度监督机制，平衡离群点、易分样本和难分样本的权重，使模型适度关注难分样本。本发明将深度残差网络与特征金字塔结合，构建了一个深度残差金字塔多尺度编码网络，将瓶颈层划分为多尺度编码网络，通过提取多尺度特征，实现网络分割与提取结果的输出，提升神经网络的分割能力和特征提取能力。
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公开(公告)号：CN115633033A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211220355.2
申请日：2022-10-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明属于无线通信网络技术领域，公开了一种融合射频能量采集的协同节能计算迁移方法，通过设计了分层的雾计算辅助数据收集架构，基于对计算迁移决策、上行带宽资源分配、下行带宽资源分配及基站功率分割的联合优化考量，构建了一个最小化系统总能耗的优化问题。为有效求解该优化问题，融合惩罚函数的概念设计了新的评价指标，并提出了一种基于自适应粒子群的协同节能计算迁移算法。该算法构造了动态变化的惯性权重和线性调节的惩罚因子，可在迭代搜索过程中实时变更粒子群落的空间分布密度，以生成可容忍惩罚下的最优计算迁移策略；进一步地，为避免粒子越过探索范围，引入了速度边界限制，可降低无效解的产生概率，提升搜索有效性。
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公开(公告)号：CN110087218B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910288266.3
申请日：2019-04-11
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线D2D网络内容分享系统节点均衡成簇方法。针对小基站和节点的成簇过程，分别考虑节点负载相同和各异情形下的均衡分簇算法：针对网络内每个用户设备内容分享的流量都相等时，以BFS树的广度优先算法为基础，形成具有统一流量负载的均衡分簇方法(LBCP‑UTL)；针对用户设备连接到小基站的流量负载不完全相同时，提出在用户设备到小基站的分配中采用尽可能多的小基站数量的算法，在尽可能多的小基站之间以偶图及其递增路径、负载最小最优先分配的方式配流量负载，使其尽可能的近似负载均衡，以此解决更贴近生活的分簇问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113940635A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111416425.7
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明是一种基于深度残差金字塔的皮肤病变分割与特征提取方法，包括如下步骤：步骤1：构建一个基于深度残差金字塔的皮肤病智能提取模型；步骤2：构建深度残差金字塔多尺度编码网络，通过残差金字塔多尺度编码网络和训练服务器对提取的模型进行训练，提取多尺度特征，输出分割与提取结果；步骤3：设计基于焦点损失和梯度协调机制的损失梯度监督机制，平衡离群点、易分样本和难分样本的权重，使模型适度关注难分样本。本发明将深度残差网络与特征金字塔结合，构建了一个深度残差金字塔多尺度编码网络，将瓶颈层划分为多尺度编码网络，通过提取多尺度特征，实现网络分割与提取结果的输出，提升神经网络的分割能力和特征提取能力。
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公开(公告)号：CN112532344A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011152591.6
申请日：2020-10-26
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二维查表法的随机线性网络编码算法，包括建立高效乘除运算函数、预设本原多项式、对有限域进行初始化、构建乘除法运算二维表、发送节点对原始数据进行随机编码、接收节点获取编码包并进行译码、空间清理过程；本发明通过设计高效的有限域乘除法运算函数，基于此提出一种快速高效地构建乘法、除法二维表方法，通过查询所生成的二维表，可快速实现有限域的乘除运算；基于二维查表法的随机线性网络编码算法提供了高效的编解码效率，降低网络编码的计算开销。
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公开(公告)号：CN111832066A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010434093.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种区块链辅助的V2G安全认证与隐私数据聚合方法，V2G作为智能电网中的关键网络服务，在非用电高峰时间产生的过多能量可以存储在电动汽车的电池中，并且在用电高峰时间将电力回馈给电网以维持电网稳定，同时从中获得一定收益，但这种双向通信行为同样会引起严重的隐私问题。针对这一问题，本发明通过融合雾计算和区块链技术设计了一个电力注入数据聚合框架，为V2G网络实现安全的电力注入提供了有力支撑；其次，融合了Paillier同态加密算法、批量聚合签名算法和匿名认证机制，有效保障了V2G用户的身份信息安全和隐私数据保护，实现了对所有电动汽车用户注入电网的电力数据的细粒度的同态聚合，为智能电网实现准确、灵活的电力调控奠定了基础。
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公开(公告)号：CN111372243A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010189723.6
申请日：2020-03-18
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于雾联盟链的安全分布式聚合与访问系统及方法，针对当前大多数据聚合方案基于集中化模式设计，面临单点故障和篡改威胁，存在安全与性能提升的空间。为解决这一挑战，本发明结合雾计算和联盟链设计了一个分布式聚合框架，解决了单点故障和篡改危机，为数据的安全收集、通信和存储提供了有力支撑。同时融入阈值版本的Paillier同态算法，设计了安全且具有容错功能的访问控制机制，保证链上数据的机密性和私隐性。同时，提出了一种高效的匿名认证方法，可保证身份隐私和数据的完整性。最后，本方法与现有方法的比较分析结果表明本方法可抵御恶意攻击，保证系统安全性，且相较于其他现有方法，具有较低的计算和通信成本。
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公开(公告)号：CN111190831A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010002243.4
申请日：2020-01-02
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种区块链共识算法的鲁棒性分析方法及区块链系统，包括以下步骤：将区块链系统的节点作为点，区块状态作为线，区块链性能作为面；定义区块链中共识算法的鲁棒性参数；分类并分析区块链中共识算法的鲁棒性参数；建立鲁棒性分析模型。本发明通过节点、区块状态和区块链性能方面的区块链参数，分析共识算法的鲁棒性，可以更广泛地应用于区块链项目，评估出实现共识的最优方法，验证算法的可用性、活跃性、容错性等特点。
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