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公开(公告)号：CN107809277B
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201710966490.4
申请日：2017-10-17
申请人： 安徽工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于无人机和无线设备的应急救援通信网络及组网方法，属于灾难救援、应急通信技术领域。本发明在硬件上主要涉及无人机、无线设备、GPS定位装置、远程基站，由无人机组成空中无线网络，无线设备组成地面无线网络，通过在地面无线网络和无人机网络之间建立通讯，为发生灾难的区域提供临时通信网络或者连接两个因非人为的原因而被隔离的网络。本发明首先根据受灾面积、受灾地区的地形、受灾地区的人口数量、密度等情况合理设计地面无线网络的分布以及选择无线设备、无人机的数量。相对现有技术，本发明可以扩大网络覆盖面积，增强网络的稳定性，提高系统的安全性，延长无人机工作时间，减缓能量消耗的速度。
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公开(公告)号：CN110009017A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910226726.X
申请日：2019-03-25
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及机器学习领域的多标记学习技术，涉及一种基于视角类属特征学习的多视角多标记分类方法，包括：S1、获取训练数据，建立类别标记矩阵；S2、构建类别标记后各视角特征数据映射到类别标记矩阵的线性模型；S3、在线性模型基础上，建立各视角特征贡献度模型；S4、采用正则项约束视角特征贡献度模型，使每个视角特征数据在预测结果上具有一致性；S5、采用流行正则约束相关类别标记对应的模型系数的相似性；S6、标记预测，给定一个测试样本t，将测试样本t带入步骤S1-S5中得融合预测值。本申请的技术方案实现有效利用多源信息，学习每个视角中不同特征对类别标记的判别性能，更好的进行多标记学习任务。
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公开(公告)号：CN108549696A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810338574.8
申请日：2018-04-16
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06F17/30
摘要： 本发明公开了一种基于内存计算的时间序列数据相似性查询方法，属于分布式数据库、内存计算及信息检索技术领域。本发明使用分布式计算节点组成的集群，通过内存存储数据，通过扩展分布式节点来扩展集群计算能力；将时序数据分配至计算节点，并形成索引驻留内存，当集群接收搜索请求后，调度各个计算节点进行搜索；各节点数据的分区和索引构建都在本地内存中进行，可以和其他节点或整体外部子模块通信；查询过程会在部分节点读取数据，经过驻留在内存中的索引的引导，不需要扫描整个集群。本发明可以对用户任意给定的一条时间序列，快速地从大规模使用内存计算的集群中找出大部分相似序列。
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公开(公告)号：CN107749143A
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201711031744.X
申请日：2017-10-30
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G08B21/04
CPC分类号： G08B21/043 , G08B21/0446
摘要： 本发明公开了一种基于WiFi信号的穿墙室内人员跌倒探测系统及方法，属于被动动作识别领域。本发明的主要用途是针对老人室内发生跌倒进行自动探测并发送警报或求救电话。相比现有室内跌倒探测系统，本发明不需要任何特需设备，被探测人员也无需佩戴任何设备，且不要求必须在有光线的环境中工作；本发明所需的设备分别为一个家用或商用的无线路由器，一个商业网卡和一台电脑设备；相比于现有的基于WiFi的室内跌倒探测系统，本发明实现了WiFi穿墙后的有效跌倒探测。
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公开(公告)号：CN114969656B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202210343677.X
申请日：2022-03-31
IPC分类号： G06F17/18 , G06F21/62 , G06F16/2458 , G16H10/60
摘要： 本发明提供一种差分隐私下加权滑动窗口的流式直方图发布方法及系统，涉及信息安全技术领域；本发明首先创建了一个新的草图结构，维护每个时间实例的每个直方图区间的计数信息；然后，本发明提出一种选择性发布机制，该机制利用每个直方图区间近似估计的区间计数值与噪声值之间的差异来选择更好的计数信息，并在加权滑动窗口中对所有的间隔计数采用贪婪分组，保证了大多数情况下查询数据的竞争性可用性。本发明可以快速处理基于加权滑动窗口的数据流，并在大多数情况下保证发布数据的竞争性可用性。
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公开(公告)号：CN118363809A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410170934.3
申请日：2024-02-06
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G06F11/30 , G06F18/2433 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0895
摘要： 本发明公开了一种基于对比学习的多视角微服务异常诊断方法及系统，涉及微服务数据处理技术领域，解决了多视角微服务异常诊断的技术问题；综合考虑多源监控数据的信息，使得不同来源、不同侧重的监控数据能够互相补充并发挥协同效应，从数据增强和模型设计两个层面对微服务系统中时间关系、空间关系进行有效建模，使得多模态数据表征信息更充分，获得的微服务系统表示、微服务表示等多粒度表示有助于运维工程师，方便、快捷地判断微服务系统异常情况，降低了数据异常检测方法的局限性，提高了异常检测方法的普适性；有效地避免了模型对异常标签的依赖，同时也避免了对多模态数据标注异常信息带来的额外物力、人力开销。
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公开(公告)号：CN114299342B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202111655752.8
申请日：2021-12-30
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种基于深度学习的多标记图片分类中未知标记分类方法，属于机器学习领域。本发明在充分学习了已知标记特征表示的前提下，通过非负矩阵分解技术，对CNNs提取的特征进行非负矩阵分解，挖掘出未知标记信息，并与分类器做一致性约束，帮助学习未知标记的特征表示。同时根据非负矩阵分解得到的完整标记矩阵的近似解构建更准确的标记关系矩阵，然后利用图神经网络学习标记关系，得到具有语义信息的未知标记特征表示。本发明通过发现未知标记，挖掘出数据中有价值的隐含信息，利用已知标记和未知标记之间的关联性，使已知标记分类和未知标记分类相互指导，共同促进，最终提升已知标记和未知标记的分类性能，更好的进行多标记学习任务。
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公开(公告)号：CN107749143B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN201711031744.X
申请日：2017-10-30
申请人： 安徽工业大学
IPC分类号： G08B21/04
摘要： 本发明公开了一种基于WiFi信号的穿墙室内人员跌倒探测系统及方法，属于被动动作识别领域。本发明的主要用途是针对老人室内发生跌倒进行自动探测并发送警报或求救电话。相比现有室内跌倒探测系统，本发明不需要任何特需设备，被探测人员也无需佩戴任何设备，且不要求必须在有光线的环境中工作；本发明所需的设备分别为一个家用或商用的无线路由器，一个商业网卡和一台电脑设备；相比于现有的基于WiFi的室内跌倒探测系统，本发明实现了WiFi穿墙后的有效跌倒探测。
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公开(公告)号：CN116628751A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310641760.X
申请日：2023-05-31
IPC分类号： G06F21/62 , G06F21/60 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , H04L9/00
摘要： 本发明公开了一种具有隐私保护的带钢表面缺陷分类方法及系统，属于数据隐私保护技术领域。本发明将待处理的钢材表面缺陷图像进行图像预处理，包括降低噪声干扰，减去极少数类，对其进行数字化、灰度调整、图像增强等操作，然后按照类别打上标签，并将图片以三维数组矩阵的形式保存至文件，形成可用数据集；将上述预处理后的数据集使用矩阵同态加密算法进行加密，得到密文状态下的数据集；利用获得的密文数据集对经过改进的适应于密文的卷积神经网络模型进行训练；获得密文数据集的最终分类结果。本发明既保证了钢材表面缺陷图像的隐私性，又保证了图像分类精度。
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公开(公告)号：CN116524309A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310094938.3
申请日：2023-02-10
摘要： 本发明提供的基于分层细粒度融合联邦学习的分布式废钢检测方法及系统，涉及冶金领域；其方法包括：接收各客户端上传的本地模型参数；根据上传的本地模型参数的差异，采用分层细粒度融合的权重设置方式对客户端的本地模型参数进行融合，获得全局融合模型参数；广播全局融合模型参数至所有客户端，以便各客户端根据全局融合模型参数进行新一轮的迭代训练直至本地模型达到设定的预期模型精度，进而以训练完成的本地模型作为本地废钢检测模型进行废钢检测。本发明借助联邦学习进行分布式的废钢检测判级，保护各卸料点的数据隐私安全，并且细粒度融合权重设置能够提高对不同卸料点异构废钢数据的检测能力。
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