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公开(公告)号：CN118249885A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410312065.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 中国电子科技集团公司第三十四研究所 , 桂林理工大学
IPC: H04B7/185 , H04B10/118 , H04L1/00
Abstract: 本发明涉及星间链路通信技术领域，具体涉及一种基于RS编码技术实现的星间激光链路纠错方法，星间激光链路数据发送端对数据依次进行预处理、封装、映射、组帧、加扰、加同步头、前向纠错编码和数据发送操作，得到数据信息；基于RS编码技术对数据信息进行前向错误纠正，通过激光端转换为无线激光信号发送得到串行数据流；数据接收端对串行数据流依次进行帧同步、前向纠错解码、解扰、解帧、解映射、数据解封装和以太数据预处理操作，该方法利用RS(255,223)编译码技术，通过交织技术将可能出现的较长突发差错离散成随机差错，避免突发错误符号趋向于发生在一个RS码字内，导致RS码在突发错误周期性发生时由于某些码字中包含太多错误无法纠正的问题。
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公开(公告)号：CN117854733A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311604572.6
申请日：2023-11-28
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G16H50/70 , G16B40/00 , G16B50/00 , G16B30/10 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于生物实体图的异构图transformer进行miRNA与疾病关联预测的方法，包括：miRNA‑疾病关联（MDA）数据集，生物实体数据集，生物实体关联数据集的选择与建立；生物实体关联图的构建；miRNA和疾病特征的提取和融合；深度学习模型的构建；本发明在五折交叉验证实验下取得了优异的性能表现，证明了基于生物实体图的异构图transformer进行miRNA与疾病关联预测方法的有效性。一项关于乳腺癌的案例研究进一步证明了本发明在识别新的miRNA与疾病关联方面具有实际的应用功能。
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公开(公告)号：CN110940539B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN201911221013.0
申请日：2019-12-03
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G01M99/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工经验及声音识别的机器设备故障诊断方法。通过传感器采集机器设备的声音信号，经过人标记形成声音样本库，然后通过数据处理后被送入预设的神经网络模型中进行训练。传感器实时采集机器设备声音，经数据处理后输入训练后神经网络模型中，通过神经网络远程识别机器设备状态，同时根据人工经验对识别结果进行综合判断，并将结果反馈回声音样本库。本发明提供的一种基于人工经验及声音识别的机器设备故障诊断方法，不仅能够对机器故障进行远程诊断，同时还可以预测机器设备关键零部件的寿命；此外，由于采用深度学习算法结合人工经验对神经网络模型进行训练，因而具有识别准确性高、安全性好、效率高和智能化等优点。
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公开(公告)号：CN116860392A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310815034.5
申请日：2023-07-05
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于综合利用率的数据中心容器迁移方法。首先，搭建容器迁移场景，初始化物理机与容器状态；获取所有物理机的各类资源利用率；按照特定的比例计算出该物理机的资源综合利用率，并以此确定该物理机的状态；计算出每一个容器在其物理机上的所对应的综合资源相关度；将过载主机上的容器按此排序逐一放入待迁移列表，直至该主机的综合资源利用率降为正常；建立容器迁移优化模型；使用改进后的蜉蝣算法进行容器迁移模型的求解，并进行迁移；将仍然处于欠载状态的物理机上的容器逐一迁入拥有剩余资源且能容纳其的物理机上；本发明可以使得数据中心的物理机的负载更为均衡、能量消耗更小。
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公开(公告)号：CN116489039A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310401557.5
申请日：2023-04-16
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的云资源预测方法，包括5个步骤：步骤S1.数据归一化；步骤S2.使用WGAN‑GP训练数据；步骤S3.利用BIGRU网络提取信息；步骤S4.计算相似度；步骤S5.预测方法；对数据进行预测，通过上述相似度的度量，集中各模型的预测更加贴合真实值，提高模型的预测性能。借鉴已有GAN技术，提出在云计算资源的预测研究中使用生成对抗网络对云资源数据进行学习扩充，针对传统循环神经网络无法全面利用数据时间相关信息这一局限性，使用双向门控循环单元网络作为预测模型，有效地学习原始样本的数据分布规律，并生成与原始样本高度相似的较高质量的新数据，从而弥补数据匮乏导致预测精度低的缺陷，提高模型预测性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115659604A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211222814.0
申请日：2022-10-08
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑多行程的一车两挂甩挂接驳运输方法。包括问题分析模块、状态变量模块、基于状态的混合整数规划模型模块、验证模块。通过引入多种状态变量，对挂车类型和数量进行刻画，解决多行程的构建问题，并基于状态变量构建非线性混合整数规划模型。针对非线性模型无法被直接求解的问题，对模型进行线性化处理，构建线性混合整数规划模型进行求解。该方法对于牵引车的挂车数量及执行运输任务的行程进行优化，提高集装箱甩挂接驳运输效率，降低运输成本。
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公开(公告)号：CN115292385A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210940841.5
申请日：2022-08-07
Applicant: 桂林理工大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06Q30/06
Abstract: 本发明公开了一种基于LOF算法的个性化定制订单异常检测系统，采用两道筛选机制，实现更为智能化的订单异常检测机制；通过对个性化订单的向量编码，依据订单之间的相似度矩阵，以满足智能化筛选机制，将与类群不相似的订单抛出；本发明所述个性化定制订单的异常检测系统拥有较强的安全性能，同时能够完成订单的智能化并抛出异常。在订单的异常筛选机制中，不满足生产条件的订单也可识别出。可广泛应用于定制行业，满足消费者定制需求，同时也能够为生产者的生产效力赋能。本发明能够有效地分辨出异常订单，同时可在各类定制服务行业广泛应用，进而满足用户所提交的消费者订单与生产者之间的统一协调。
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公开(公告)号：CN115223731A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210837179.0
申请日：2022-07-15
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DS证据理论的药物相互作用预测方法。首先获取药物的多模态数据构建药物相互作用数据集；然后提取药物的多模态特征作为深度神经网络的输入，构建多模态的药物相互作用的预测模型并对预测模型进行训练；然后利用训练后的预测模型进行药物相互作用的预测。预测模型使用Dirichlet分布计算分类概率和不确定性值并通过Dempster‑Shafer证据理论融合得到基于多模态的预测结果和整体的不确定性值。与现有预测方法相比，本发明使用了多模态的药物数据不仅具有较低的预测误差，而且还能提供有意义的不确定性信息用于指导多模态预测融合和表达预测的置信度，具有更高的可靠性和稳健性。
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公开(公告)号：CN115063075A
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202210694003.4
申请日：2022-06-20
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明公开了一种OPM原材料采购时机推荐方法。首先，获取产品零部件的历史价格和用户定制产品订单所需的对应零部件个数与种类，分别建立ARIMA预测模型和Holt‑Winters模型，基于熵权法确定两种预测模型的权系数，建立组合模型预测未来零部件的价格，获得产品所需的总价格的预测序列，根据预测价格和零部件选购、运输、组装周期及客户预定交货时间确定最佳购入零部件时间。本发明所提供的一种OPM原材料采购时机推荐方法，此方法能有效提高预测模型的预测精度，能够对产品零部件选购时期进行指导，能有效降低生产成本，提高企业利润。
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公开(公告)号：CN114998971A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210743072.X
申请日：2022-06-27
Applicant: 桂林理工大学
Abstract: 本发明涉及深度学习隐私保护技术领域，具体涉及一种人脸识别的混合扰动差分隐私保护方法，包括抓取人脸数据；对所述人脸数据进行预处理，得到最小检测框；对所述最小检测框进行人脸重定位，得到训练数据；基于所述训练数据构建混合扰动差分隐私模型；改变三元组损失函数，使得所述混合扰动差分隐私模型通过所述训练数据训练后，得到混合扰动的神经元结点权重。所述混合扰动差分隐私模型将神经网络权重分割为网络权重和噪声权重，使得网络权重能够尽力去为神经网络提供学习能力，而噪声权重利用目标扰动又尽力去为网络权重提供隐私保护，解决了现有的隐私保护方法的深度神经网络的可用性较差的问题。
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