公开(公告)号：CN113947156B

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202111234643.9

申请日：2021-10-22

Applicant: 河南大学

Inventor： 何欣 ,  李利 ,  余曦 ,  于俊洋

IPC: G06F18/214 ,  G06F17/10 ,  G06N3/098

Abstract: 本发明公开一种健康群智感知系统及其成本优化的联邦学习方法，本发明提出了云边端的系统架构和成本优化的联邦学习模型，通过云边协同的方式部署联邦学习来训练全局模型；在成本优化的联邦学习模型中，边根据待训练全局模型的验证精度决定是否参与本轮次训练，使得通讯成本和局部训练成本得以优化，云对接收到的局部模型更新进行质量评估并选择高质量的局部模型更新参与全局模型的聚合，从而提升学习效率。基于公开数据集的大量实验证明了本发明所提方法在保证全局模型精度的前提下，有效降低了通讯成本和训练成本。

公开(公告)号：CN114067168B

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202111198444.7

申请日：2021-10-14

Applicant: 河南大学

Inventor： 宋亚林 ,  乐飞 ,  袁明阳 ,  张潮 ,  庞子龙 ,  何欣 ,  于俊洋 ,  甘志华

IPC: G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06V10/774 ,  G06V10/44 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明提供一种基于改进的变分自编码器网络的布匹缺陷图像生成系统及方法。该系统包括变分自编码器网络和判别网络，所述变分自编码器网络分为编码器网络和解码器网络；编码器网络，用于将真实目标图像编码成潜空间变量X的正态分布q(z|x)；解码器网络，用于从正态分布q(z|x)中采样潜空间变量～X生成新的目标图像；判别器网络，用于衡量生成的目标图像与真实目标图像之间的相似性，计算对抗损失，把对抗损失传入编码网络和解码网络，同时把变分自编码器网络中基于像素的重构度量替换为表示在判别器网络的特征度量。本发明通过生成对抗网络中的判别器网络对变分自编码器网络进行改进，提高生成图像的质量。

公开(公告)号：CN118860592A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410870802.1

申请日：2024-07-01

Applicant: 河南大学

Inventor： 张琰浩 ,  何欣 ,  王聪洋 ,  于俊洋 ,  王丹 ,  翟瑞 ,  宋亚林 ,  殷向

IPC: G06F9/48 ,  G06F9/50 ,  H04L67/1008 ,  H04L67/101 ,  H04L67/61 ,  G06F3/06

Abstract: 本发明公开了一种基于延迟的Spark任务资源交错的调度策略，首先，考虑到最长完成时间的Stage会影响整个流水线作业的完成，按照历史数据中任务完成时间长短交错执行此阶段，来达到交错利用系统资源的目的。之后，将执行任务划分为CPU密集型和非CPU密集型(包括网络I/O和磁盘I/O)两个阶段，当非CPU密集型阶段任务进行数据获取时，将与其并行的任务在适当时间进行调度，来达到避免资源争用，减少作业完成时间的目的。最后，在Spark 2.4.0上实现了RPTS，并进行了大量的实验来评估性能。本发明以流水线的方式调度并行任务，提高了集群的资源利用率，进而最小化作业执行时间。

公开(公告)号：CN118673428A

公开(公告)日：2024-09-20

申请号：CN202410694512.6

申请日：2024-05-30

Applicant: 河南大学

Inventor： 蒋磊 ,  刘欢 ,  何欣 ,  金声

IPC: G06F18/2433 ,  G06F18/214 ,  G06F18/25 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明提供一种基于全局局部注意力与池化缩放的非侵入式负荷分解方法。该方法提出了一种非侵入式负荷分解网络，其负荷分解过程包括：将负荷数据输入至特征提取模块进行特征提取以生成特征序列，将特征序列输入至第一特征增强模块以进行旋转位置编码并学习特征序列中的全局特征，将全局特征进行池化操作后依次输入至前两个第二特征增强模块以逐层学习特征序列中的局部特征，将局部特征进行上采样操作后和全局特征进行融合，将融合后的特征输入至最后一个第二特征增强模块以得到最终的融合特征；输出模块根据最终的融合特征进行负荷分解。本发明可以有效提取负荷数据序列中的全局和局部特征，从而提升负荷分解的准确率。

公开(公告)号：CN114969324B

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202210394208.0

申请日：2022-04-15

Applicant: 河南大学

Inventor： 何欣 ,  苗凯 ,  李金波 ,  于俊洋 ,  王龙葛 ,  王光辉 ,  翟锐 ,  宋亚林 ,  李涵 ,  王瑛琦

IPC: G06F16/35 ,  G06F16/33 ,  G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明提供一种基于主题词特征扩展的中文新闻标题分类方法。该方法包括：步骤1：采用多种分词算法对待分类中文新闻标题分别进行分词预处理，得到关于所述中文新闻标题在每种分词算法下的分词结果，合并所有的分词结果得到若干个单词；步骤2：计算每个单词的权重以得到所述待分类中文新闻标题的加权后标题向量；并基于所述分词结果构建所述待分类中文新闻标题的主题向量并计算主题向量权重；步骤3：计算所述加权后标题向量和每个所述主题向量之间的相似度，将相似度最大的主题向量与所述加权后标题向量进行向量拼接，得到特征向量；步骤4：利用卷积神经网络对所述特征向量进行特征提取并分类。

公开(公告)号：CN115147457B

公开(公告)日：2024-07-30

申请号：CN202210797892.7

申请日：2022-07-08

Applicant: 河南大学

Inventor： 何欣 ,  刘红阳 ,  苗凯 ,  于俊洋 ,  王光辉

IPC: G06T7/246 ,  G06T7/269

Abstract: 本发明提供一种基于时空感知的记忆增强型自监督跟踪方法及装置。该方法包括：给定视频中的一个当前帧，并从记忆存储库中与获取距离当前帧最近的前一帧记忆帧，记忆帧是指带有跟踪对象掩码的历史帧；使用RAFT计算当前帧和记忆帧的光流以得到当前帧中的ROI区域；分别计算当前帧和记忆帧的特征图，并计算当前帧中ROI区域内的特征图与记忆帧中ROI区域内的特征图之间的关联矩阵；根据关联矩阵构建得到新的当前帧；根据新的当前帧采用轨迹一致性策略判断当前帧的跟踪区域是否含有跟踪对象；若含有跟踪对象，则再次使用RAFT计算新的当前帧与记忆帧的光流以重新得到新的当前帧中的ROI区域，从而实现当前帧的对象跟踪。

公开(公告)号：CN114265929B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202111598105.8

申请日：2021-12-24

Applicant: 河南大学

Inventor： 何欣 ,  陈永超 ,  刘红阳 ,  于俊洋 ,  王光辉

IPC: G06F16/34 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明属于文本数据处理技术领域，特别涉及一种融合多层次主题特征的文本摘要自动生成方法及装置，该方法包括首先基于平均词嵌入方法，将源文本对应的词向量映射成固定长度的句向量；然后将源文本对应的句向量输入到编码器中的双向GRU网络中，并得到每个句向量所对应的隐藏层状态；其次，基于生成的隐藏层状态，对源文本进行局部主题特征和全局信息特征提取；最后将提取到的局部主题特征和全局信息特征融入到源文本中进行解码，依次从源文本中选取句子组成摘要。本发明在解码时融入局部主题特征和全局信息特征，使得生成摘要贴合上下文信息，提高生成摘要的质量。

公开(公告)号：CN113868695B

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202110959901.3

申请日：2021-08-20

Applicant: 河南大学

Inventor： 左方 ,  李雅洁 ,  王光辉 ,  阳昊辰 ,  何欣 ,  于俊洋

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/64 ,  G06F16/2455 ,  G06Q20/38 ,  G06Q40/04

Abstract: 本发明公开一种群智感知数据聚合中基于区块链的可信隐私保护方法，包括：对感知节点进行分组，组内节点维护一个私有区块链，在组内进行基于加噪机制的隐私保护数据聚合，直至数据交易发布到私有区块链上；聚合节点获取组内数据聚合结果，并且对聚合结果进行添加零和噪声处理，等待目标节点进行二次隐私保护数据聚合，聚合节点之间不维护区块链；目标节点对聚合节点的聚合数据进行基于加噪机制的二次隐私保护数据聚合，从而获取感知数据最终聚合结果。本发明不仅能够保证数据聚合过程的可追溯性，实现数据聚合过程中的隐私性与数据聚合结果的正确性，而且能够提高隐私保护执行效率。

公开(公告)号：CN117668882A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311699247.2

申请日：2023-12-12

Applicant: 河南大学

Inventor： 王光辉 ,  许元昊 ,  许通通 ,  徐豪 ,  刘孟辉 ,  何欣

IPC: G06F21/60 ,  G06F21/62 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于梯度泄露场景下联邦学习隐私保护技术领域，公开一种基于噪声分配的安全联邦学习方法和系统，该方法根据梯度信息的不同层之间性质的差异向梯度信息的卷积层添加零和噪声，向梯度信息的全连接层添加差分隐私噪声；同时通过评估每个客户端本地训练的模型数据分布的方差，获得每个客户端的隐私泄露权重，根据隐私泄露权重的大小向客户端分配不同强度的零和噪声。本发明充分利用了梯度信息的卷积层，通过向梯度的卷积层添加噪声模型来提高梯度对泄露攻击抵御能力，同时不会影响联邦学习训练精度；本发明还引入了基于隐私泄露权重的噪声分配方法，将零和噪声按强度进行调度分配，从而优化了噪声资源的利用效率。

公开(公告)号：CN114792300B

公开(公告)日：2024-02-20

申请号：CN202210098820.3

申请日：2022-01-27

Applicant: 河南大学

Inventor： 庞子龙 ,  何欣 ,  张晨龙 ,  武戈 ,  李赫

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06V10/25 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82

Abstract: 本发明公开一种基于多尺度注意力X光断针检测方法，本发明根据工业应用的特点，将多尺度注意力X光异物检测算法应用于X光异物检测，优化了残差神经网络的结构，这些改进使模型在工业级应用上检测速度和精度符合工业标准，确保模型的泛化能力强；相较传统的X光金属异物检测系统，基于深度学习的多尺度注意力X光异物检测算法可以检测本身含有金属的产品异物，经过重新训练后也可以根据用户需求识别其他异物，并可以快速部署在X光检针机上，实现了快速、全自动化、可保存数据、及时反馈的断针识别检测。