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公开(公告)号：CN118741596A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410874952.X
申请日：2024-07-02
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04W28/02 , H04W28/084 , H04W28/086 , H04W28/08 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种基于D2D协作的依赖任务卸载方法，属于边缘计算技术领域。本发明步骤包括：首先，收集任务和设备信息并构建优化模型，优化模型考虑了通信模型、子任务计算模型和卸载定价模型。其次，结合优化模型和相关约束条件，建立依赖任务卸载的成本优化函数。然后，设计遗传算法适应度函数和染色体编码，将成本优化函数设计为遗传算法的适应度评价函数并使用整数编码将子任务的卸载策略编码为遗传算法中的染色体。最后，计算子任务优先级确定子任务的执行顺序并使用遗传算法求解优化函数，获取最优的卸载策略。本发明通过D2D协作和遗传算法优化，实现了依赖任务卸载策略的优化，有效降低了任务执行的总成本，提高了系统的整体性能和效率。
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公开(公告)号：CN114138494B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202111478190.4
申请日：2021-12-06
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明涉及一种结合节点计算能力的负载均衡方法，属于大数据集群调度技术领域。本发明首先通过抽样方法获取中间数据关键字的频次和位置，然后根据汇总的关键字信息，结合计算节点的计算能力和数据传输开销，制定中间数据的分区计划，最后在运行计算任务时，使用缓存的分区计划生成分区策略，将中间数据划分到不同Reduce分区，得出计算结果。本发明提高了集群的资源利用率，同时降低了数据传输过程中的网络开销，提升了Hadoop集群分布式计算性能。
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公开(公告)号：CN116527513A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310293089.4
申请日：2023-03-23
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04L41/14 , H04L41/147 , H04L41/16 , G06N20/00 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于狼群优化算法的面向长尾分布数据的联邦学习方法，属于联邦学习技术领域。本发明首先由服务器向客户端分发随机初始化的模型参数；其次客户端独立使用本地数据进行训练后将模型参数上传至服务器；然后服务器利用狼群优化算法定义各客户端等级，依据客户端等级更新客户端模型参数并返回至客户端，进行下一轮本地训练；完成所有训练轮次后，服务器利用马尔可夫链式转移法则聚合出全局参数。本发明基于狼群优化算法动态寻找适应各客户端数据的最优全局模型参数，避免客户端陷入局部最优解，同时利用马尔可夫链式转移法则使聚合后的全局模型参数较客户端中的最优者有所提升，在联邦学习技术领域具有实践价值和应用前景。
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公开(公告)号：CN112736927B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202011575380.3
申请日：2020-12-28
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于概率盒理论的风电场不确定性潮流建模方法，属于电力系统潮流计算技术领域。针对风电场中的风速所存在的随机不确定性，本发明先分析风速的分布情况，获得风速的漂移区间并建立其概率盒模型，接着依据输出功率关系，由风速概率盒得到风电出力概率盒，然后将风电出力概率盒离散化并作为输入代入潮流方程中建立基于概率盒的潮流模型，最后使用牛顿法对该概率盒潮流模型进行求解。该方法引入了概率盒理论，有效地利用了概率盒处理不确定性问题的优势，避免了在风电场运行时由于风速的不确定性所造成的信息丢失问题。该方法不仅提高了系统对不确定因素描述的准确性，而且直接对不确定参数建模的方法体现了方便易操作的优点。
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公开(公告)号：CN113158698B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110437509.2
申请日：2021-04-22
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06K7/10
Abstract: 本发明涉及一种单阅读器移动RFID系统下基于定位识别的标签防碰撞方法，属于无线射频识别技术领域。本发明采用尾码应答机制减少传输时间，利用阅读器的移动性获取标签信息，根据估计方程计算标签位置坐标，通过定位来判断标签是否为已识别标签，减少标签的重复识别现象。本发明首先移动阅读器从场景中收集数据用于估计方程，从而获取标签坐标，然后预估待测标签数量，阅读器动态调整帧长，以动态帧时隙ALOHA算法接收标签发送过来的尾码。成功时隙能收到标签的尾码与坐标信息，通过比较坐标判断该标签是否为已识别标签。本发明适用于中小型仓库中单阅读器对RFID标签的识别场景，能够减少中小型仓库中由于重复识别而浪费的时间，从而提升识别效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115630368A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211288161.6
申请日：2022-10-20
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06F21/57 , G06F21/56 , G06F40/253 , G06F8/41 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于自然语言处理与深度森林的Java漏洞分类方法，属于源代码漏洞挖掘和分类技术领域；本发明的主要内容有漏洞源代码特征提取与表示、漏洞源代码分类方法两方面；针对当前Java源代码静态分析方法效率低、误报率高的问题，将源代码解析为抽象语法树并通过基于NLP的ASTNN编码层将抽象语法树切割成表达式子树，两次遍历表达式子树得到语句序列并通过多粒度扫描得到源代码最终向量表示，然后将向量表示通过级联森林进行分类。实验选择OWASP漏洞数据集作为样本，验证了本文所提Java源代码漏洞分类方法的有效性。
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公开(公告)号：CN115392279A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211059417.6
申请日：2022-08-31
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种单阅读器移动RFID系统下基于漏读预警的标签防碰撞方法，属于无线射频识别技术领域。本发明采用比特时隙ALOHA提高读取效率，利用阅读器的移动性获取标签信息，估计未识别的标签数，根据未识别的标签数判读是否会发生漏读现象，通过提示使用者停止移动来减少漏读现象。本发明首先移动阅读器从场景中收集数据用于估算阅读器识别范围内未识别标签数，从而获取阅读器识别范围内未识别标签数，然后对比上一个识别周期的未识别标签数，判读是否有发生标签漏读现象的风险，如果有发生标签漏读现象的风险，则提示使用者停止阅读器移动，减少标签的漏读。本发明能够减少中小型仓库中由于漏读标签而浪费的时间，从而提升识别效率。
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公开(公告)号：CN115204571A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210566622.5
申请日：2022-05-24
Applicant: 昆明理工大学
Abstract: 本发明涉及一种防恶意竞价的众包多任务分配方法，涉及不对称信息下的激励问题，是计算机科学和经济学的交叉技术领域。本发明首先根据工人群体的偏好任务集合和对该任务集合的竞价，定义一个线性比值作为分配依据，这使得分配函数是单调的；然后根据每个工人给出的任务偏好集合和计算所得比值进行任务分配，得到被分配任务的工人集合；最后对选择的工人进行支付，支付为关键值支付，得到最终的任务分配结果。本发明根据当下众包环境和工人群体的需求，提出了多任务众包分配；并且保证了个体理性，即参与分配的工人不会有利益的亏损，侧面提高了工人的参与意愿；解决了在众包平台中工人群体恶意竞价的问题，提高了多任务分配方法的抗操纵性。
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公开(公告)号：CN114143104B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202111478227.3
申请日：2021-12-06
Applicant: 昆明理工大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1097
Abstract: 本发明涉及一种基于动态信任模型的DPoS共识机制节点信誉值度量方法，属于区块链技术领域。本发明首先根据区块链系统中节点ai的历史行为、交互节点评价值以及节点得到的奖惩值，度量节点ai在本轮共识中的信誉值Ri；然后通过信誉值对节点进行信誉分级，将节点分为可信节点、一般节点、不可信节点；最后选择可信节点作为本轮候选节点，参与本轮共识过程，一般节点和不可信节点则不能参与本轮出块。本发明通过动态度量DPoS共识机制中节点在每轮共识过程中的信誉值，并根据信誉值对节点进行信用分级，及时剔除系统中存在恶意行为的节点，为提高DPoS共识机制的安全性提供了新的理论依据和技术基础。
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公开(公告)号：CN114936589A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210413977.0
申请日：2022-04-17
Applicant: 昆明理工大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明涉及一种基于密度及复杂度的不平衡数据集采样方法，属于数据分类技术领域。本发明首先对少数类样本的分布情况进行量化，并将其定义为样本的复杂度。通过密度峰值聚类算法对少数类样本进行聚类，根据每个子簇的密度和分布情况确定子簇的采样倍率，并以簇内样本的复杂度为指导选出基准样本和辅助样本，最后在基准样本和辅助样本之间随机插入新的样本。本发明通过对样本的分布情况进行量化，并在采样倍率确定阶段同时考虑了样本的数量和复杂度，在样本生成阶段以复杂度为指导生成新样本，有效地提高了对新样本的利用率。
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