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公开(公告)号：CN104915608B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510234860.6
申请日：2015-05-08
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出种信息物理融合系统隐私保护型数据分类方法,使用随机决策树和门限加法同态密码解决了信息物理融合系统在分布式数据挖掘过程中的隐私泄漏问题。该方法首先由信息物理融合系统的各单元确定随机决策树的结构;然后对决策树的结点值进行计算,最后用建成的随机决策森林和门限加法同态公钥密码对新的实例进行分类。本发明利用分布式随机决策树准确地建立分类器,结合门限加法同态密码,能够在提供高效可靠的隐私保护的前提下,进行信息物理融合系统中的数据分类。
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公开(公告)号：CN104965192A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510268605.3
申请日：2015-05-22
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S5/10
CPC classification number: G01S5/10
Abstract: 本发明给出一种基于决策树的分布式室内定位方法。该方法解决了传统室内定位系统存在的定位精度不够高、延时过长、消耗资源大等问题，能够快速准确获得移动节点的准确位置。该方法首先在建筑物内不同位置分别安装好射频信号发射器，广播位置信息；然后给移动节点配备接收定位设备，移动节点通过接收定位设备收集信号发射器发出的位置信息，最后通过决策树分析接收到的信号强度，确定节点的实时位置。本发明所采用的定位方法成本低廉，易于嵌入，建设简单；所需运算资源小，定位程序反应迅速，定位结果准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105006231A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510234252.5
申请日：2015-05-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G10L15/30
Abstract: 基于模糊聚类决策树的分布式大型人口语者识别方法首先将训练数据等分成几个部分，再对着几个部分分别使用基于模糊聚类的决策树分类；然后决定测试语者属于哪棵树的哪个叶节点；再对该选定的叶节点使用梅尔频率倒谱系数和高斯混合模型识别方法识别该语者身份。在本发明中，对训练数据模糊聚类的过程主要包括以下几个步骤：一是根据相应的层提取特征数据；二是计算特征数据的均值和标准差得到信任间距集合D；三是对集合D使用Lloyd算法得到分隔向量；四是以分隔向量为基础进行聚类分组得到下一层的节点。本发明可以显著提高分类准确率，具有更高的准确识别率和更低的计算复杂性，极大地提高了分类的效率，对加性噪声有良好的抗干扰力。
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公开(公告)号：CN104915608A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510234860.6
申请日：2015-05-08
Applicant: 南京邮电大学
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F17/30283 , G06F2216/03
Abstract: 本发明给出一种信息物理融合系统隐私保护型数据分类方法，使用随机决策树和门限加法同态密码解决了信息物理融合系统在分布式数据挖掘过程中的隐私泄漏问题。该方法首先由信息物理融合系统的各单元确定随机决策树的结构；然后对决策树的结点值进行计算，最后用建成的随机决策森林和门限加法同态公钥密码对新的实例进行分类。本发明利用分布式随机决策树准确地建立分类器，结合门限加法同态密码，能够在提供高效可靠的隐私保护的前提下，进行信息物理融合系统中的数据分类。
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公开(公告)号：CN104933473A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510266267.X
申请日：2015-05-22
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明给出一种基于变邻域搜索蚁群算法的城市智能交通控制方法，该方法首先按客户需求的时间先后对所有需求进行排序，并判断客户需求数和当前所拥有车辆数大小，若需求数小于车辆数，则对当前每个需求预分配一条路径，再对所有路径进行变邻域搜索，最终得出最优化的方案；若需求数大于车辆数m，则先对已按时间排序的前m个需求预分配一条路径，从剩下未被分配路径的需求中取一个，将其拟插入到每个已有路径中并用蚁群算法选出代价最小的路径再将需求结点插入该路径，其他路径则还原拟插入之前的状态，重复此方法直到所有需求都被分配路径；最后对所有路径进行变邻域搜索，得出最优化的方案。本发明可以在城市特殊活动中提高交通资源利用率。
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公开(公告)号：CN105023426B
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201510254584.X
申请日：2015-05-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明给出一种城市公交路线选择方法，该方法充分利用计算智能的优势来解决城市交通拥堵问题，在城市智能交通系统中将密切联系智能交通系统各交互单元，以系统角度解决有关问题，对路况信息做出准确预测，根据交通畅通情况，对公交线路进行合理规划，扩大公交车辆的覆盖范围，缩短乘客的等待时间，以及公交车辆的运转周期，将交通流量调整至最佳状态；首先建立一个多目标模型，以乘客的平均出行时间和路线的总长度作为两个衡量指标；然后通过启发式算法来规划最优的公交行驶路线，使覆盖范围更广，连通性更好，本发明方法能够动态地处理城市公交路线选择问题，适应性更强，适用范围更广。
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公开(公告)号：CN105023426A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510254584.X
申请日：2015-05-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G08G1/00
Abstract: 本发明给出一种城市公交路线选择方法，该方法充分利用计算智能的优势来解决城市交通拥堵问题，在城市智能交通系统中将密切联系智能交通系统各交互单元，以系统角度解决有关问题，对路况信息做出准确预测，根据交通畅通情况，对公交线路进行合理规划，扩大公交车辆的覆盖范围，缩短乘客的等待时间，以及公交车辆的运转周期，将交通流量调整至最佳状态；首先建立一个多目标模型，以乘客的平均出行时间和路线的总长度作为两个衡量指标；然后通过启发式算法来规划最优的公交行驶路线，使覆盖范围更广，连通性更好，本发明方法能够动态地处理城市公交路线选择问题，适应性更强，适用范围更广。
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