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公开(公告)号：CN118870549A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410823402.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W72/50 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/092 , H04W72/0453 , H04W72/0457 , H04W72/541 , H04W72/044 , H04W72/542 , H04B17/382 , H04W16/10 , H04W16/14 , H04W52/24 , H04W52/38 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于无线通信领域，具体涉及一种基于循环Flash强化学习的动态频谱接入与功率控制方法。本发明引入一种创新的去中心化深度强化学习环境，通过使用循环Flash架构和双头输出算法，实现了频谱感知、接入和功率控制的联合优化。本发明充分利用了深度强化学习和循环神经网络的优势，构建了一个统一的框架来处理动态频谱接入中的多个关键问题。与现有技术相比，本发明的方法不仅优化了频谱和功率的分配，显著提高了通信质量和能效，还通过巧妙结合历史信息和即时观测，增强了对无线环境动态变化的适应能力,使决策更加精确和高效。
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公开(公告)号：CN115577751A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211269458.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于人工智能应用技术领域，具体涉及一种面向多智能体感知决策的迁移学习方法。本发明致力于解决多智能体协作不充分的问题，充分考虑多智能体环境的动态性以及复杂性带来的挑战，构建基于深度强化学习的多智能体协作模型，并基于此设计了一种基于迁移学习的参数聚合算法。本发明方法通过引入神经网络模拟值函数，进而提高模型的处理能力，利用迁移学习进行联合建模，最终得到一份最合适的模型参数，提升了模型的泛化能力，可支持多智能体应对复杂多变的环境。
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公开(公告)号：CN112866939A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110053879.6
申请日：2021-01-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于无线通信资源分配技术领域，涉及一种基于边缘智能的5G‑U物联网协同资源分配方法。本发明致力于解决5G‑U环境中边缘侧的资源分配实时性不足的问题，充分考虑来自任务多样性与多变性带来的挑战，利用边缘设备的交互能力构建动态嵌套神经网络并基于此设计了实时动态资源分配方法。本发明方法能够第一时间响应任务需求的变化，保证了分配决策与任务的高强度匹配程度。
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公开(公告)号：CN108804227B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201810530791.7
申请日：2018-05-23
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于移动云计算技术领域，涉及基于移动云计算的计算密集型任务卸载和最佳资源配置的方法。本发明包括移动用户、经纪人和微云数据中心，当经纪人正在接收移动用户请求时，采用线性回归算法分析移动用户请求；然后采用管道树形分类方法进行工作类型的分类并放在队列中；任务卸载时，采用果蝇优化算法获得任务的最佳资源配置；任务完成后，不需要的节点被放置在空闲模式下，此时能量消耗将减少。本发明的目的在于根据总完成时间和应用成本的限制将移动设备的能量消耗最小化。大量的实验结果显示了本发明在云数据中心环境中的数据结构的满意效果，模拟结果已经表明与大量现有的算法相比，依照能量消耗和执行时间所提出的策略具有更好的性能。
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公开(公告)号：CN118827286A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410789837.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04L25/02
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，提出了一种多链路导频注意力条件扩散模型来解决智能反射面辅助的无线通信系统中的信道估计方法。首先，在信道估计阶段，采用两种智能反射面反射模式，反射模式的数量不随反射单元的数量而变化。其次，将在接入点接收到的导频信号引入到扩散模型中，以指导生成过程并实现信道估计。最后，采用多任务学习框架来联合解决三个链路的信道估计任务。本发明可以有效捕捉到每个信道的数据分布，从而减少高噪声条件下的性能损失，提高信道估计准确度，并减少对复杂导频传输方案设计的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118785424A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202411010714.0
申请日：2024-07-26
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04W72/0453 , H04W72/044 , H04W24/06 , H04W24/02 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06N3/048
Abstract: 本发明属于无线通信领域，提出了一种基于对比与重置聚合元强化学习的动态频谱控制方法，用于多任务无线通信中的控制策略。本发明首先利用对比学习预训练表示学习模型，通过无负样本的对比学习架构和双网络设计，有效提升模型的泛化能力和学习效率。此外，通过引入重置‑聚合机制，本发明支持周期性地重置网络参数，与历史模型进行聚合，从而保持模型在多任务环境中的稳定性和适应性。本发明能显著提升无线通信系统在动态环境中的性能，实现更快的收敛速度、更好的适应性和更强的泛化能力，特别适合应用于频谱资源的实时变化和用户需求的快速动态调整。
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公开(公告)号：CN117333497A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311417210.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06T7/10 , G06T17/00 , G06T7/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于医学影像处理领域，提出一种基于掩码监督策略的高效建模的三维医学影像分割方法。当前的三维医学影像分割领域，存在着模型参数量过大，网络模型建模冗余，分割精准度不够优良等技术问题。为解决这些问题，本发明设计了高效建模编码器，使用动态深度卷积与全局上下文注意力机制来提取针对三维医学影像中目标的丰富的语义特征，达到高效建模的效果。采用仅仅引入极少量计算量的掩码监督策略，通过生成的语义掩码信息图进行模型监督训练，来使得模型有更多的关于影像的先验信息来指导分割，以达到更高的分割性能。实验结果证明本发明所提出的方法使用非常少的参数量即可达到优良的效果，实现了高效建模，显著提升了分割性能。
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公开(公告)号：CN117294374A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311231909.3
申请日：2023-09-22
Applicant: 大连理工大学
IPC: H04B17/391 , H04B17/336 , H04B17/345 , H04W4/80 , H04W52/24
Abstract: 本发明属于计算机应用技术领域，具体涉及一种面向医学植入式设备的电磁干扰下跨介质信道建模方法。本发明中，首先，明确人体各组织在2.4GHz频率附近的介电常数，设置精细人体体素模型。其次，采用时域有限积分法对2.4GHz信号的人体内至体外无线信道进行建模，利用大量仿真实验数据对提出的路径损耗模型进行参数拟合。最后，在新型植入式医疗设备无线通信系统中，计算多源干扰情况下的信干噪比，将其作为植入式医疗设备功率自调节的参考指标。本发明利用该路径损耗模型分析了多源干扰下植入式医疗设备无线通信系统的信干噪比，对新型低功耗植入式医疗设备功率自调节模块实现、天线设计等工作具有指导意义。
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公开(公告)号：CN115132279A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210644640.0
申请日：2022-06-09
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于深度残差收缩网络的多组学与表型关联预测方法。本发明首先通过差异分析对各组学高通量数据进行降维处理与排序，利用深度残差收缩神经网络学习组学和表型间的映射关系，在此基础上通过置信距离融合上述映射关系，结合主观逻辑的不确定方法实现预测，最后根据分类置信度反向推导出与表型联系最为紧密组学。本发明融合各个组学更能准确地表征复杂的人体生理活动，更客观地从多个维度分析和预测表型，同时考虑到组学数据的高维冗余特点设计了抗噪能力强的深度残差收缩神经网络，结合基于置信分数的主观逻辑多组学融合手段，使得本发明的预测性能相比现有方法在准确度、F1评分和AUC等评估指标上取得可观提升。
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公开(公告)号：CN114023063A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111288152.2
申请日：2021-11-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于智能交通实时决策技术领域，涉及一种基于认知网络的智能交通系统协同决策方法。本发明致力于解决智能交通系统中多任务并行协同决策实时性不足的问题，充分考虑来自任务多样性与环境多变性带来的挑战，利用粒计算对模糊环境的表达能力构建多任务并行的层次化相容粒度空间模型并基于此设计了多任务协同实时决策算法。本发明方法能够第一时间响应任务和环境的变化，保证了时间敏感场景下的多任务协同实时决策。
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