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公开(公告)号：CN119337970A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411463865.1
申请日：2024-10-18
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06N3/098 , G06N3/096 , G06N3/082 , G06N3/0455 , G06F21/62
Abstract: 本发明涉及本地差分隐私和迁移学习领域，具体是一种利用基于参数共享的迁移学习和PM扰动机制来实现联邦学习隐私保护的方案。该方案能够实现联邦学习过程中的隐私保护，同时对客户端的骨干模型进行迁移、剪枝，在确保模型精度不降低的情况下大大减少了训练的通信开销。首先，针对深度学习模型的复杂性和资源密集性导致通信开销大的问题，我们利用迁移学习的思想，允许多个客户端之间共享一部分模型参数，这些模型参数形成共享编码器并将其冻结，不参与联邦学习聚合过程。剩余的网络层组成预测器，对预测器进行剪枝，更新剪枝后的预测器，最后将被剪枝部分恢复为训练前的模型参数。针对FL中存在的隐私泄漏问题，客户端可以根据自己的隐私保护需求，设定一个整体的隐私预算，并采用一种动态的隐私预算分配方法分配每轮训练的隐私预算，用这个隐私预算对恢复后的预测器通过分段机制进行分段扰动，客户端将扰动后的预测器上传给中央服务器，服务器对接收到的预测器通过FedAvg算法聚合后广播给客户端，以进行下一轮训练。
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公开(公告)号：CN119323246A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411459550.X
申请日：2024-10-18
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06N3/094 , G06N5/045 , G06F18/20 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及人工智能安全和时间序列对抗攻击领域，具体是一种小扰动的时间序列预测对抗攻击方案。该方案通过融合多种神经网络可解释性方法，从网络模型输入的时间序列特征出发，选择多解释下综合评价高的特征部位进行攻击，通过对序列部分攻击降低扰动的成本，解决时间序列数据对异常扰动敏感的问题。对于不同的时间序列预测模型，通用、稳定、可靠的事后解释方法是关键，将不同事后解释性方法综合，得到多维度的特征重要度解释体系来衡量特征点的价值，以此确保在小规模的扰动下攻击仍然有效。此外，通过这种方式的对抗性攻击在不同的时间序列数据与时间序列预测具有良好的可迁移性。
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公开(公告)号：CN119226514A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411337891.X
申请日：2024-09-24
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本申请涉及一种无监督非参数化文本分类方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取训练集和测试集；在测试集包括的多个测试文本中确定待分类文本；基于待分类文本和目标ES索引，在训练集中检索候选文本列表；将待分类文本和候选文本列表分别输入至第一分类模块、第二分类模块以及第三分类模块中，分别得到第一数量个第一标签、第一数量个第二标签以及第一数量个第三标签；第一分类模块、第二分类模块以及第三分类模块分别对应不同的无监督非参数化文本分类算法；基于第一数量个第一标签、第一数量个第二标签以及第一数量个第三标签，计算待分类文本的第一数量个分类标签。采用本方法能够提高文本分类效率和准确度。
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公开(公告)号：CN119004305A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410943203.8
申请日：2024-07-15
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及深度学习和区块链技术领域，具体是一种基于深度学习的链下工业数据异常检测方法。该方法提出了一种时空邻域融合网络模型，能够提取工业物联网流量数据的时间序列特征、空间序列特征以及邻居节点特征。通过对提取的三种特征进行线性关系聚合，全面表达数据特征，从而提高异常检测的准确性。本方法实现了对工业数据的智能感知和高效检测，确保在数据上链之前剔除或修正异常数据，最终保障上链数据的真实有效性和系统的整体安全性。上链存储的数据可以随时被追溯和验证，确保工业数据的可信度。本发明结合了深度学习的智能感知能力和区块链的去中心化、共识机制等特点，为工业区块链系统提供了一种高效、可靠的数据管理解决方案。
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公开(公告)号：CN119155086A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411261680.2
申请日：2024-09-10
Applicant: 桂林电子科技大学 , 南宁桂电电子科技研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明属于工业物联网、深度学习与网络态势预测交叉领域，提出了一种能够主动且有效预测工业物联网环境中恶意流量的创新方案。该方案提出了一种基于线性门控未来预测网络(LGF‑Net)的新型网络态势预测方法。具体而言，该模型融合了U‑Net和ResNet的优势，显著提升了网络态势预测的性能。LGF‑Net模型在两个关键方面加强了传统的深度学习网络：首先，它通过多层次结构有效捕捉了时间序列中的内在相关性；其次，它引入了信息补偿机制，极大地减少了学习过程中的信息损失。这些改进大幅增强了模型捕捉要素间相关性的能力，使其能够利用多层次历史数据准确预测未来的网络安全状况。此外，该研究还通过理论复杂性分析评估了所提方法的计算效率。最后，大量实验结果表明，与现有方法相比，该方法在多个性能指标上都具有显著优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113255447B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202110441728.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开一种脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：采集原始脑电信号；对原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；利用时间窗对预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；利用TRCSP对时间窗脑电数据进行空间滤波，得到空间滤波脑电数据；对空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集；利用LASSO对脑电数据特征子集进行特征选择和分类，得到LASSO脑电分类模型；对LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值；通过CSP正则化技术、时频联合优化方法以及集成学习的有机结合建立统一的算法框架，在该算法框架下同时解决CSP的噪声敏感和过拟合问题、时‑空‑频联合选择问题以及脑电信号的非平稳性问题。
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公开(公告)号：CN119602982A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411438072.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/12 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明涉及物联网安全技术领域，具体涉及一种基于BiAPRN的工业物联网攻击预测方法，首先引入了一种改进的单门结构门控递归单元模型，该模型通过自注意机制和损失补偿机制显著提高了模型的性能。随后构建一种新的双向注意力简约递归网络(BiAPRN)神经网络模型。BiAPRN通过将前向和后向aprn的线性组合相结合，有效地提取数据特征，更深入地挖掘时间序列的相关性，显著降低了预测误差。最后，通过BiAPRN模型获得一个工业物联网攻击预测框架，使用训练好的BiAPRN模型进行攻击预测，实现准确、高效的工业物联网攻击预测。
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公开(公告)号：CN116703767A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310658448.1
申请日：2023-06-05
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06T5/00 , G06T7/13 , G06F111/08
Abstract: 本申请提供了一种基于图像先验特性的图像恢复方法、装置、系统及介质，涉及图像处理技术领域，该方法包括：基于正则化的TV模型确定图像恢复模型，基于柯西函数建立多元柯西函数；基于所述图像恢复模型和所述多元柯西函数构建用于图像恢复的最优化模型；获取待恢复的图像，将所述待恢复的图像输入所述最优化模型，利用交替向量乘子法交替迭代求解所述最优化模型，得到恢复后的图像；本申请能够提高恢复图像的清晰度。
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公开(公告)号：CN116056274A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310031419.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明涉及一种温区可调的光纤加热装置，包括：基座；V形槽座，固定安装于基座上表面，中心设有加热让位，V形槽座在加热让位的左右两侧设有V型槽；调节座，沿竖直轴线转动安装于基座上表面；电极棒，安装于调节座，且具有朝向加热让位的尖端；调节机构，用于带动调节座旋转，以调节电极棒的旋转角度。本发明调节座沿竖直轴线转动安装于基座上表面，给安装在调节座的电极棒提供旋转调节的自由度，再利用调节机构带动调节座旋转，以调节电极棒的旋转角度，从而实现电极棒的角度调节，从而调节温区和加热位置，使得能够满足多种不同要求的光纤加热需求，提高装置的适用范围。
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公开(公告)号：CN113255447A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110441728.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开一种脑电信号解码方法、装置、设备及计算机可读存储介质，方法包括：采集原始脑电信号；对原始脑电信号进行预处理，得到预处理脑电数据；利用时间窗对预处理脑电数据进行时间分割，得到时间窗脑电数据；利用TRCSP对时间窗脑电数据进行空间滤波，得到空间滤波脑电数据；对空间滤波脑电数据进行特征提取，得到脑电数据特征子集；利用LASSO对脑电数据特征子集进行特征选择和分类，得到LASSO脑电分类模型；对LASSO脑电分类模型进行训练集成，得到脑电解码预测值；通过CSP正则化技术、时频联合优化方法以及集成学习的有机结合建立统一的算法框架，在该算法框架下同时解决CSP的噪声敏感和过拟合问题、时‑空‑频联合选择问题以及脑电信号的非平稳性问题。
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