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公开(公告)号：CN114595830B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202210157685.5
申请日：2022-02-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N20/20 , G06F21/62 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种面向边缘计算场景下的隐私保护联邦学习方法，该方法使用双服务器架构进行模型聚合和拜占庭鲁棒。首先，服务器将初始模型参数下发到客户端中；其次，客户端利用本地数据集和初始参数进行多次迭代训练，并获得本轮次训练结果；然后，客户端对训练结果进行秘密分享处理，将其分别上传到不同服务器中；最后，双服务器进行协同的拜占庭节点检测，获取拟聚合参数，并在此基础上，进行协同的模型聚合，获得本轮全局模型训练结果。上述过程不断迭代，直到训练出最优解。该方法通过双服务器架构，解决了在保护数据隐私的同时实现对拜占庭节点的防御，计算通信开销较低，可解决边缘计算场景下的协同训练问题。
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公开(公告)号：CN114611383A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210175760.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空多尺度图卷积网络的交通流预测模型的构建方法以及交通流预测方法，具体来说，给定一个细粒度交通图，首先通过谱聚类生成一个粗粒度交通图；然后分别提取细粒度和粗粒度交通图的时空相关性，本发明充分挖掘了空间相关性，包括区域的静态不变特征和动态的空间相关性；其次，为了缓解细粒度交通图中交通流波动的负面影响，采用跨尺度融合来实现细粒度交通图和粗粒度交通图之间的信息扩散；最后，在两个真实世界的交通数据集上进行实验，选择最优参数，确定最终的结果。本发明改进了现有的交通流预测模型，使得模型可以利用粗粒度交通图中的特征，缓解细粒度交通图中交通流波动的负面影响，一定程度上提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN111260937A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010111549.3
申请日：2020-02-24
Applicant: 武汉大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的十字路口交通信号灯控制方法，首先，将当前时刻十字路口的通行状态表示成Position和Speed矩阵；其次，在传统强化学习算法Deep Q-network的基础上根据State的特征构建基于空间注意力机制的框架，其中主干网络为卷积神经网络；然后，根据贪婪策略随机选取或者从模型预测一个Action执行。如果当前时刻的Action和前一时刻的相同，那么就直接执行绿灯相位时间，并在此过程中不断训练网络；否则，首先执行黄灯相位时间，然后，再执行绿灯相位时间，同样在此过程中同样不断地训练网络；最后，所有训练回合结束后保存模型，然后测试并评估模型效果。本发明改进了现有的交通信号灯控制方法，使得车辆能够更快的通过十字路口，一定程度上缓解了交通拥堵。
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公开(公告)号：CN111159041B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201911408166.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁信号EMR的篡改软件检测方法，用于判断待检测程序与官方原装软件相比，是否被篡改；该方法包括以下步骤：步骤1、特征数据库构建：在电子设备中启动该软件，使用磁力计设备获取该软件启动时发出的电磁信号EMR，提取EMR信号的时域特征和频率特征，构建特征数据库；步骤2、软件检测：对特征数据库中的EMR信号，使用基于路径斜率约束的动态弯曲算法作为距离度量算法，使用相应的路径斜率约束的均值中心算法求取时间序列中心，与预设的原装软件特征库进行匹配，计算其隶属度根据阈值判断是否被篡改。本发明能够快速方便的对可能篡改过的软件进行检测，从而为电子设备的安全提供保障。
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公开(公告)号：CN114611383B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210175760.0
申请日：2022-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提供了一种基于时空多尺度图卷积网络的交通流预测模型的构建方法以及交通流预测方法，具体来说，给定一个细粒度交通图，首先通过谱聚类生成一个粗粒度交通图；然后分别提取细粒度和粗粒度交通图的时空相关性，本发明充分挖掘了空间相关性，包括区域的静态不变特征和动态的空间相关性；其次，为了缓解细粒度交通图中交通流波动的负面影响，采用跨尺度融合来实现细粒度交通图和粗粒度交通图之间的信息扩散；最后，在两个真实世界的交通数据集上进行实验，选择最优参数，确定最终的结果。本发明改进了现有的交通流预测模型，使得模型可以利用粗粒度交通图中的特征，缓解细粒度交通图中交通流波动的负面影响，一定程度上提高了预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115905629A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211392924.1
申请日：2022-11-08
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/901 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F18/2413 , G06Q10/04 , G06Q50/30 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明提出一种基于时空门控超图卷积网络的交通预测系统及方法。本发明方法构建交通超图以建模高阶空间相关性；将多个历史时刻各道路节点交通流通过滑动窗口划分方法，得到多组各道路节点交通流样本和真实交通流；结合交通超图构建时空门控超图卷积网络交通预测模型，将每组样本输入至预测模型进行预测得到预测交通流，结合真实交通流构建损失函数，通过Adam优化训练得到优化后时空门控超图卷积网络交通预测模型；中心服务器通过多个交通流传感器采集多个时刻各道路节点交通流，将采集的交通流通过优化后时空门控超图卷积网络交通预测模型预测，得到未来多个时刻各道路节点交通流。本发明充分挖掘高阶空间相关性和不同类型交通数据间的相关性。
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公开(公告)号：CN111445696A
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN202010165750.X
申请日：2020-03-11
Applicant: 武汉大学深圳研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于商滤波器边缘计算的信号灯路口交通数据检测方法，该方法包括：首先，上游交叉路口的信号灯边缘节点上传需要通过下游交叉路口的车辆的可靠数据到云服务器C，并将这些在 上存储的数据清除；其次，下游交叉路口的信号灯边缘节点从云服务器C下载数据 并与来自其它方向的可靠车辆数据进行合并更新至 然后，建立车辆Vk与边缘节点 之间的连接，并查询是否有攻击者冒充已注册车辆，更新QFSA；最后，将更新后的QFSA上传到云服务器C中，并向其它边缘节点发送警告。本发明使用商滤波器大幅度提升了查询的有效性，降低了空间占用；具有较高的速度和良好的哈希效果，使得商滤波器的插入与查询操作更加高效。
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公开(公告)号：CN111159041A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911408166.6
申请日：2019-12-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 本发明公开了一种基于电磁信号EMR的篡改软件检测方法，用于判断待检测程序与官方原装软件相比，是否被篡改；该方法包括以下步骤：步骤1、特征数据库构建：在电子设备中启动该软件，使用磁力计设备获取该软件启动时发出的电磁信号EMR，提取EMR信号的时域特征和频率特征，构建特征数据库；步骤2、软件检测：对特征数据库中的EMR信号，使用基于路径斜率约束的动态弯曲算法作为距离度量算法，使用相应的路径斜率约束的均值中心算法求取时间序列中心，与预设的原装软件特征库进行匹配，计算其隶属度根据阈值判断是否被篡改。本发明能够快速方便的对可能篡改过的软件进行检测，从而为电子设备的安全提供保障。
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公开(公告)号：CN105506673A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510995325.2
申请日：2015-12-25
Applicant: 武汉大学
IPC: C25C3/12
CPC classification number: C25C3/12
Abstract: 本发明涉及一种铝电解预焙阳极钢爪，属于电解铝行业技术领域。具体地说提供了一种导电性能良好、成本低、变形小、使用寿命长的新型高导电性铝电解阳极钢爪，包括横梁、爪头、焊缝。所述横梁和爪头的材料为低碳低硅无取向电工钢或其他高导电性钢材，横梁和钢爪通过熔化极混合气体保护焊连接。本发明通过横梁和爪头材料的优选，以及适当焊接工艺的选择，显著降低了阳极压降，提高了钢爪的导电性及抗弯性能，有效延长了阳极钢爪寿命，从而提高了经济效益。
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公开(公告)号：CN116151369A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211470114.3
申请日：2022-11-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06N3/098 , G06N3/063 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出了一种公共审计的拜占庭鲁棒联邦学习系统及方法。本发明通过引入第三方审计服务器来对联邦学习训练过程进行审计。首先，聚合服务器向每个联邦学习客户端和审计服务器发送初始化模型参数；其次，联邦学习客户端在本地数据集上进行模型训练，并将本地模型更新上传给聚合服务器；然后，第三方审计服务器进行模型训练得到审计服务器的模型更新，并采用随机采样方法结合余弦相似度计算每个客户端与审计服务器的相似度；最后，聚合服务器将相似度作为每个客户端的权重，通过加权求平均获得全局模型更新。本发明一直执行上述流程直到达到最大训练次数。本发明在有拜占庭客户端参与时，依然可以训练出准确的模型。
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