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公开(公告)号：CN101308463A
公开(公告)日：2008-11-19
申请号：CN200810124136.8
申请日：2008-06-13
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 网格环境内面向代理编程计算任务的自适应方法基于现有的开放的网格体系结构，通过部署代理管理服务和代理消息服务这两个满足FIPA规范和WSRF规范的网格服务以及部署G－A容器，支持代理的管理和移动。通过扩展现有的网格作业类型，即增加新的作业类型“AGENT”，使得任务代理的创建过程与现有网格任务的创建过程完全兼容；同时通过定义面向代理编程的任务，以及代理的移动和定位过程，使得代理任务的能够自适应网格环境的变化，智能的移动决策。
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公开(公告)号：CN119919158A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510397520.9
申请日：2025-04-01
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q30/018 , G06F21/62 , G06Q50/06 , G06N3/098 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及窃电检测技术领域，具体涉及一种基于隐私增强的智能电网联邦学习窃电检测方法，包括：步骤S1：采集用户能耗数据构建本地训练数据集；步骤S2：将本地训练数据集分批次输入训练模型提取时序特征和空间特征；步骤S3：确定输出结果，更新训练模型的权重和偏置；步骤S4：将训练完成后的权重和偏置输入隐私保护器确定加密向量，经数据中心得到聚合向量；步骤S5：通过聚合向量得到解密向量，确定窃电检测模型，判断是否达到最大迭代次数，若否，重复执行步骤S2~S4；若是，执行下一步骤；步骤S6：若预测结果大于筛选阈值，说明对应分析的用户为窃电用户，并将窃电用户的信息传输至数据中心。
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公开(公告)号：CN119359656A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411394108.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G01N21/88 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/096 , G06N3/098 , G06F21/62 , G06F21/60 , G06N3/09
Abstract: 本申请实施例提供一种基于联邦学习的输电线路防振锤缺陷检测系统和方法，涉及目标检测技术领域，检测系统包括通过本客户端基于改进的YOLOv10模型并预先构建的学生模型和教师模型，利用指数移动平均EMA实现模型的更新；在联邦学习FL框架下，引入全同态加密FHE技术，在各个客户端本地模型训练完毕后，将各客户端的模型参数利用全同态加密技术进行加密并上传至服务器端；本申请实施例在各个客户端独立进行模型的训练，在不共享数据的情况下，利用分布在不同地点的数据资源，实现了对输电线路防振锤缺陷的准确检测，并依据联邦学习理论方法，引入全同态加密算法对模型训练过程中传输的模型参数进行加密处理，有效地保护了数据的隐私安全。
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公开(公告)号：CN115441443B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202211190870.0
申请日：2022-09-28
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于机理模型的电力系统异常数据检测方法，包括以下步骤：S1.构建电网数学模型，刻画交流环境下电力系统状态量和量测量的关系，根据电力系统相邻两次时间间隔的采样数据，计算节点的有功和无功的功率方程增量，推导出电力系统状态转移矩阵函数；S2.设计扩展卡尔曼滤波器，将步骤S1中的状态转移矩阵函数进行泰勒展开，只保留一次项，得到扩展卡尔曼滤波；S3.执行异常检测，先使用最小二乘法处理数据，再使用步骤S2中的扩展卡尔曼滤波器处理数据，最后比较数据，若差值小于等于检测阈值代表不存在异常，否则代表存在异常。本方法可以有效应对电力系统的非线性特征，有效检测异常数据，大大提高电力系统的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118264443A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410303722.8
申请日：2024-03-18
Applicant: 南京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种针对入侵攻击下数据服务的自适应入侵响应博弈系统及其方法，属于网络安全技术领域；该系统包括安全威胁感知器、策略博弈生成器、数据过滤识别器以及数据恢复与实时更新器；安全威胁感知器包括入侵检测系统和风险评估模块；策略博弈生成器包括攻防策略生成模块和攻防博弈竞争模块；数据过滤识别器包括数据识别模块和数据可视化模块，数据恢复与实时更新器包括数据恢复模块和实时数据更新模块。本发明通过入侵检测系统进行检测分析、风险评估，对不同的风险评估结果，制定响应的响应策略；建立博弈模型，生成混合策略，优化参数值，对异常数据进行恢复或删除，最后对数据进行实时的监测更新，确保数据的及时性和准确性，保障系统数据的完整性和可用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118229109A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410348664.0
申请日：2024-03-26
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N5/04 , H02J3/00
Abstract: 本发明属于电力市场经济与安全技术领域，公开了一种配电网系统中调度经济性趋优的决策变量计算方法，其目的在于通过分别建立发电环节、输电环节和供电环节三方环节的模型，继而建立考虑发‑输‑供三方环节的博弈模型，同时基于电力市场经济交易的影响，在经济学二层规划理论的基础上，建立发‑输‑供三方环节和电力市场双层博弈模型，进而求解模型Shapley值，并针对求解出的Shapley值集合来设计选择算法，让发‑输‑供三方获得最大收益，并更新电力市场经济调度决策变量。
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公开(公告)号：CN117811842A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410226608.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开一种基于隐私计算的电网安全风险评估方法，属于电力系统信息安全领域，方法包括获取各电力运营商下电力系统的历史运行状态数据并进行数据处理；构建双层风险评估指标体系；基于双层风险评估指标体系计算风险指标；根据计算的风险指标划分风险等级，利用历史运行状态数据和对应的风险等级构建各电力运营商对应的本地数据集；依据联邦学习和同态加密方法获得最终的本地模型，即风险评估模型；获取待评估的电力系统的运行状态数据，输入风险评估模型中，输出电力运营商运行风险等级；本方法可以在不泄露隐私的前提下，允许多个电力运营商共同参与风险评估模型的建立和更新中，减轻潜在风险并最小化由于风险事件导致的损失。
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公开(公告)号：CN114638984B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202210151497.1
申请日：2022-02-17
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06V10/764 , G06N3/0464 , G06T7/90 , H04L9/40 , G06F16/955 , G06V10/774 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于胶囊网络的恶意网站URL检测方法，包括：根据进制转换规则将拦截到的待检测URL转换为三通道RGB彩色图像；基于胶囊网络构建目标检测模型；利用样本数据对目标检测模型进行训练，生成包含图结构和网络参数的目标检测模型；将待检测目标输入训练后的目标检测模型中，对拦截到的待检测URL是否属于恶意网站以及属于哪个恶意家族进行识别分类。本发明引入了恶意网站URL可视化方法，提高了检测效率；使用胶囊网络进行图像的特征提取和分类训练，提高了检测准确率，同时也较好解决了深度神经网络中小样本训练效果不佳的问题。
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公开(公告)号：CN108021935B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201711202117.8
申请日：2017-11-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 南京邮电大学
IPC: G06F18/2135 , G06F18/2321 , G06F18/2433
Abstract: 本发明涉及一种基于大数据技术的维度约简方法及装置，包括：将负荷数据聚类簇分为待支持聚集簇、支持聚集簇和输入样本数据；根据所述待支持聚集簇中负荷数据与所述支持聚集簇间支持率函数值确定所述待支持聚集簇中负荷数据支持数；根据所述待支持聚集簇中负荷数据支持数确定待支持数据簇中负荷数据的支持率；根据待支持数据簇中负荷数据的支持率将所述待支持数据簇中负荷数据加入至所述输入样本数据；对所述输入样本数据进行降维，获取降维后的输入样本数据；本发明提供的技术方案，对高维数据进行有效的维数约简，提高对负荷数据的分类处理性能，实现数据降维的同时剔除噪声点和异常数据点，为解决输电线路负荷数据的问题提供了重要依据。
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公开(公告)号：CN117422689A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311426256.4
申请日：2023-10-31
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06T7/00 , G06T5/73 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V20/70 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于改进MS‑PReNet和GAM‑YOLOv7的雨天绝缘子缺陷检测方法，属于绝缘子缺陷检测技术领域；对绝缘子缺陷数据集进行加雨操作，对数据集进行预处理；构建MS‑PReNet去雨网络模型，对MS‑PReNet去雨网络模型进行训练；将新的数据集进行绝缘子缺陷真实目标框标注；根据数据集的绝缘子缺陷真实目标框，聚类生成不同尺寸的锚框；构建GAM‑YOLOv7目标检测网络模型，GAM‑YOLOv7目标检测网络模型进行训练；对MS‑PReNet去雨网络模型与GAM‑YOLOv7目标检测网络模型进行测试、验证。本发明通过MS‑PReNet去雨网络模型中的添加多尺度特征融合模块MSFM有效地去除雨滴造成的图像噪声和光照不均匀现象，提高图像质量；在GAM‑YOLOv7目标检测网络模型中添加全局注意力机制GAM，进行绝缘子缺陷检测，提高绝缘子缺陷的准确率和稳定性。
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