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公开(公告)号：CN120068911A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510231444.4
申请日：2025-02-28
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06K19/077 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供本发明提出一种基于RFID的快速标签采集方法及系统，涉及射频识别领域；包括：根据RFID标签系统的总标签集，建立目标标签集和非目标标签集；采集各RFID标签的标识符；对各标识符依次计算其随机性，进而生成第一过滤字符串；基于布隆过滤器搜索第一过滤字符串，筛选并建立由第二过滤字符串构成的过滤字符串集；基于计数型布隆过滤器，应用贪心算法自过滤字符串集中确定由用于从目标标签集中筛选出所有目标标签的最少量的由第二过滤字符串构成的近似最优子集；根据最优子集发送采样指令进行采样。本发明适用于只读标签，能高效将目标标签从标签群体中分离，避免向标签写入位向量，计算开销和时间开销大大降低。
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公开(公告)号：CN111931531B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010631410.1
申请日：2020-07-03
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06K7/10 , G06K17/00 , G06K19/077
Abstract: 本发明提供的RFID标签信息采样方法，涉及物联网网络信息技术领域，通过设计RFID阅读器与标签总体集合S中的标签之间的协议PS，解决RFID系统中的标签信息采样问题；本发明公开的协议PS包括两个阶段，在两个阶段分别确定标签的状态，即PS‑1采用第一随机种子计算哈希函数实现从标签总体集合S的N个不同标签中随机抽取K个标签构成标签信息采样子集T，标签总体集合S中任何带有K个标签的子集被选中为T的概率相等；PS‑2阶段采用第二随机种子计算哈希函数结合RFID阅读器的特性在多轮通信回合下确定标签的状态变换，实现标签信息采样子集T中的任一个标签都被告知其唯一顺序向RFID阅读器报告其标签信息。
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公开(公告)号：CN119723187A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411789519.2
申请日：2024-12-06
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的工业设备故障预测方法及装置，属于工业自动化和智能检测技术领域。该方法包括：将一维时序信号映射为时序角度，通过动态加权格拉姆矩阵计算时序角度得到二维图像；构建深度学习网络结构提取二维图像的局部特征和全局特征；将局部特征和全局特征拼接得到融合特征；将融合特征通过自适应平均池化层降维后，再经过全连接层分类，输出故障预测结果。该装置包括：信号采集模块、边缘计算模块、信号发射模块、信号接收模块和服务器。本发明集成硬件采集、边缘计算和软件算法的多模块架构，通过改进信号处理和深度学习网络结构，有效捕获一维时序信号的时空特征，兼顾局部细节和全局结构，有效提高工业设备故障检测精度。
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公开(公告)号：CN114969754B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202210577311.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F21/57 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供的基于多任务学习解决AFL预测模型数据不平衡的方法及系统，其方法包括：构建由AFL、Angora、运行分支距离的模糊器生成的测试用例中的至少两种数据组成的测试集；对测试集中的所有数据预处理；对预处理后的测试集提取部分数据构建训练集；根据训练集训练多任务学习模型，获得其特征共享层构建分类模型；根据分类模型，对AFL模糊器生成的测试用例进行预测，获取可用测试用例；将可用测试用例输入至目标程序运行计算分类模型的误判率，并当误报率不小于预设误判率时，更新分类模型。本发明采用多任务学习模型构建分类模型对AFL模糊器中新生成的测试用例进行可用性预测，提高模糊测试的效率，解决目前AFL预测模型存在数据不平衡的问题。
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公开(公告)号：CN114969754A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210577311.9
申请日：2022-05-25
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明提供的基于多任务学习解决AFL预测模型数据不平衡的方法及系统，其方法包括：构建由AFL、Angora、运行分支距离的模糊器生成的测试用例中的至少两种数据组成的测试集；对测试集中的所有数据预处理；对预处理后的测试集提取部分数据构建训练集；根据训练集训练多任务学习模型，获得其特征共享层构建分类模型；根据分类模型，对AFL模糊器生成的测试用例进行预测，获取可用测试用例；将可用测试用例输入至目标程序运行计算分类模型的误判率，并当误报率不小于预设误判率时，更新分类模型。本发明采用多任务学习模型构建分类模型对AFL模糊器中新生成的测试用例进行可用性预测，提高模糊测试的效率，解决目前AFL预测模型存在数据不平衡的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110750565B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910760323.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2453
Abstract: 本发明提供的基于物联网数据流滑动窗口模型的快速区间查询方法，涉及物联网应用领域，旨在设计一种能够应用在服务器中、并能够节省内存空间的新数据结构，该数据结构可以支持长度为L的任意区间的快速查询；本发明的数据结构能够始终表示到时间点t的流δ的n个最新元素W(t,n)，并且可以快速回答假阳性率不超过ε，长度不超过L的任何查询间隔I关于“”形式的空查询，通过对数据结构的改进，极大的减少物联网流δ中元素插入数据结构所需的时间，以及从数据结构中驱逐过时元素信息所需的时间，极大的减少了查询过程中的等待时间。
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公开(公告)号：CN112613328A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011479575.8
申请日：2020-12-15
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种射频识别系统中快速选择标签子集的近似最优方法，通过设计阅读器与标签集合S中的标签之间的协议OPT‑SL，解决RFID系统中的标签子集选择问题；包括两个过程，第一个过程是构建过程：阅读器R如何构造一个紧凑的消息Msg来表示子集W中的n个标签，第二个过程是检测处理过程：标签如何从Msg中提取读取顺序信息来决定该标签是否被选中。本方法能够以更少的通信时间解决子集选择问题；本发明方法应对了以下两项技术挑战：1)构建一个智能编码方法，以用尽可能少的位数来表示子集的信息；2)找到一个合适的位数计数函数，该位数计数函数不仅足够简单，可以在标签中实现，而且能够提取阅读器消息中包含的子集的信息。
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公开(公告)号：CN112307078A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011045992.1
申请日：2020-09-29
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F17/18 , G06F21/62
Abstract: 本发明提供的基于滑动窗口的数据流差分隐私直方图发布方法，涉及信息安全技术领域，该方法首先基于数据分块的思想来把一个滑动窗口划分为k个子块，并通过该参数来控制和调节数据直方图的统计误差；随后，该方法通过比较相邻两个直方图数据分布的差异来优化当前滑动窗口的隐私预算分配，从而快速计算出局部最优直方图；本发明通过严格的理论推导证实了所设计的方法符合差分隐私要求，并且其近似误差不超过W/2k；其次，通过在真实数据集合上的实施例对比分析，表明本发明方法的发布误差较低，相较于现有技术中最好的直方图发布方法降低了50％。
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公开(公告)号：CN110750565A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201910760323.3
申请日：2019-08-16
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F16/2455 , G06F16/2453
Abstract: 本发明提供的基于物联网数据流滑动窗口模型的快速区间查询方法，涉及物联网应用领域，旨在设计一种能够应用在服务器中、并能够节省内存空间的新数据结构，该数据结构可以支持长度为L的任意区间的快速查询；本发明的数据结构能够始终表示到时间点t的流δ的n个最新元素W(t,n)，并且可以快速回答假阳性率不超过ε，长度不超过L的任何查询间隔I关于“ ”形式的空查询，通过对数据结构的改进，极大的减少物联网流δ中元素插入数据结构所需的时间，以及从数据结构中驱逐过时元素信息所需的时间，极大的减少了查询过程中的等待时间。
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公开(公告)号：CN114969656B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210343677.X
申请日：2022-03-31
Applicant: 安徽工业大学 , 合肥综合性国家科学中心人工智能研究院(安徽省人工智能实验室)
IPC: G06F17/18 , G06F21/62 , G06F16/2458 , G16H10/60
Abstract: 本发明提供一种差分隐私下加权滑动窗口的流式直方图发布方法及系统，涉及信息安全技术领域；本发明首先创建了一个新的草图结构，维护每个时间实例的每个直方图区间的计数信息；然后，本发明提出一种选择性发布机制，该机制利用每个直方图区间近似估计的区间计数值与噪声值之间的差异来选择更好的计数信息，并在加权滑动窗口中对所有的间隔计数采用贪婪分组，保证了大多数情况下查询数据的竞争性可用性。本发明可以快速处理基于加权滑动窗口的数据流，并在大多数情况下保证发布数据的竞争性可用性。
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