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公开(公告)号：CN110177376B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN201910556788.7
申请日：2019-06-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明提供一种WSANs控制策略和功耗联合优化方法及装置，方法包括：采集WSANs所控制的平台的状态信息，以供控制器根据状态信息和WSANs的通信时延生成控制策略，WSANs中的执行器根据控制策略控制平台，并建立多条传输路径；获取状态信息和控制策略之间的关联关系，并获取以任一条传输路径进行传输的过程中WSANs的功耗，根据WSANs的功耗构建目标函数；根据关联关系和目标函数，获取WSANs的最优控制策略，并计算在最优控制策略下以各条传输路径进行传输的过程中WSANs的功耗，将状态信息和最优控制策略按最小功耗对应的传输路径进行传输。本发明提高了WSANs的稳定性，延长了WSANs的寿命。
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公开(公告)号：CN111542097B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202010309146.X
申请日：2020-04-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明在传统洪泛广播算法的基础上提出了一种基于Q‑Learning的广播路由算法，当前节点在准备做出是否进行广播决策时，结合通过学习更新得到的Q值表去做出决策，新算法有效地避免了传统洪泛广播带来的广播冗余问题，从而节省了广播过程的总能耗。
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公开(公告)号：CN113791895A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110958468.1
申请日：2021-08-20
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于联邦学习的边缘计算及资源优化方法，在小基站部署天线阵列，获取下行链路的信道信息以及经过预编码技术处理之后的信道信息，形成信道和预编码作为输入输出对的训练数据，在此数据支撑之下进行联邦学习，即在节点端训练模型，最后达到输入信道信息得到相应的预编码信息的目的。在此过程之中，为了得到较为稳定的学习联盟以及将系统能耗控制在最低状态来进行用户选择，即通过各节点的物理特性在众多用户用选择计算能力和通信能力稳定的用户参与到训练中；为了鼓励用户积极参与到训练中，引入合同机制对参与训练的用户进行奖励，计算每个用户的收入与付出的训练成本得到效用函数，对用户进行资源分配使得整个系统效用达到最大。
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公开(公告)号：CN113625733A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110889793.7
申请日：2021-08-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于DDPG多目标三维无人机路径规划方法，建立无人机路径规划系统模型；无人机任务建模与分析；基于DDPG的无人机路径规划设计结合成本函数，设计状态空间、动作空间以及奖赏值。本发明通过对无人机任务建模及明确无人机飞行成本函数，运用DDPG算法规划无人机飞行路径。通过分析无人机飞行过程的时间、能耗及障碍规避情况，给出无人机路径规划的成本函数，并使用DDPG算法指导无人机寻找满足成本函数的路径。在无人机路径规划成本函数的设计中，通过使用与障碍物及与目标位置的偏离度反应无人机是否避开障碍及是否到达目标。
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公开(公告)号：CN112637822A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011569760.6
申请日：2020-12-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的蜂窝网络安全交易平台，使用用户协作缓存调度策略缓解核心网络压力，用户在运行过程中也同样会产生多种多样的高性能计算需求，用协作计算模型解决计算任务；基于PBFT共识协议的蜂窝网络安全交易平台，通过将资源用户成为共识节点的方式，激励资源用户分享硬盘空间和计算资源，建立节点间的诚信度模型；通过基于PBFT算法的区块链共识协议，将整个区块链吞吐量优化问题，拆解成由缓存策略优化以及计算资源分享两个子问题，采用基于分层强化学习的方法进行求解。将两个强化学习过程进行嵌套，子问题在不断收敛的过程中，会不断引导主问题往更优的状态进行收敛，使用的分层强化学习方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112418767A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011346360.9
申请日：2020-11-25
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链和RFID的多环节物品追踪方法，选用联盟链作为区块链平台，通过RFID读写器、上位机，将多环节过程的处理信息实时自动录入区块链，各部门共同参与账本的维护；联盟链采用多通道的架构实现针对不同公司业务的粗粒度保护，在不同的通道内，通过设置访问控制列表实现细粒度隐私保护；通过基于Node‑Serialport的多环节RFID数据自动上链程序监听实现高效的物品处理信息实时自动去人工录入区块链；通过智能合约针对不同部门设置不同数据结构，满足各部门业务需求；通过智能合约对各个部门上传的数据进行校对，融合提取处理保证一物一码，智能合约分别向旅客和管理者提供数据访问和交互接口。
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公开(公告)号：CN112003886A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010635641.X
申请日：2020-07-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L29/08 , H04L29/06 , G06Q40/04 , G06N20/00 , G06F16/182
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的物联网数据共享系统和方法，采用区块链技术通过多个节点共同维护账本来建立一套信任机制，以使得账本数据具有公开透明、可溯源和不被篡改等特性、利用自动化脚本构成的智能合约技术能够实现自动化、智能化的数据处理、同时结合星际文件系统IPFS能够很好的解决区块链存储受限的问题。高度契合了数据共享的需求。系统中采用分层分链的网络架构，在各成员机构本地构建本地网络实现数据本地存储，在各成员机构之间构建全局网络实现各成员之间的数据共享，有效的提高了数据共享的安全性及系统的可扩展性。
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公开(公告)号：CN108469507B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810203309.9
申请日：2018-03-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法涉及人工智能领域，直接应用于污水处理领域。针对当前污水处理过程出水BOD无法实时获取、仪器设备造价高、测量结果准确性低等问题，本发明提出了一种基于自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法，该方法包括：使用基于互信息的方法提取出水BOD特征参量作为软测量模型的输入变量；设计一种基于误差校正‑敏感度分析的自组织RBF神经网络，使用改进的Levenberg–Marquardt(LM)算法对网络进行训练以提高训练速度；结果表明该软测量模型结构紧凑，能够快速、准确地预测污水处理出水BOD浓度，为污水处理过程安全、平稳运行提供理论支撑与技术保障。
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公开(公告)号：CN109978024B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201910181758.2
申请日：2019-03-11
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于互联模块化神经网络的出水BOD预测方法涉及人工智能领域，直接应用于污水处理领域。本发明模拟人脑模块化结构及信息处理模式，以提高出水BOD的预测精度。本发明采用自适应特征聚类方法将输入变量分解成若干个输入变量子集合，作为子模块的输入变量，在模块化神经网络中加入子模块互联策略以构建互联模块化神经网络，并通过改进的LM(Levenberg‑Marquard)算法对网络训练，对出水BOD进行预测，旨在提高其预测精度。
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公开(公告)号：CN110933687A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911066284.3
申请日：2019-11-04
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于解耦的用户上下行接入方法及系统。该方法包括：获取用户节点、雾节点和核心网的网络结构信息，根据所述网络结构信息构建系统模型；基于所述系统模型，建立所述用户节点与所述雾节点的连接优化问题；采用优化强化学习算法，对所述连接优化问题进行求解，得到所述用户节点与所述雾节点的最优接入策略。本发明实施例通过将上下行解耦技术与优化强化学习算法相结合，求解得到用户节点与雾节点的最优接入状态，从而降低系统的能耗，使系统的性能得到提升。
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