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公开(公告)号：CN105320887A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510661469.4
申请日：2015-10-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F21/56
CPC classification number: G06F21/563
Abstract: 本发明公开了一种基于静态特征提取和选择的Android恶意应用检测方法，基于属性出现频率来对提取到的静态属性进行选择，提高检测的准确率和召回率，同时降低误判率和时间开销。本发明与现有的Android恶意应用检测方法相比，准备率提高了21.4％，召回率提高了34.7％，误判率下降了22.6％。
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公开(公告)号：CN105187326A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510526286.1
申请日：2015-08-25
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L12/823 , H04L12/861 , H04L1/00
Abstract: 本发明公开了一种两跳无线网络拓扑结构中的网络编码侦听管理方法，首先，编码节点接收来自不同源节点的数据包，并通过获取目的节点中侦听缓存内数据包信息，将编码队列内来自不同源节点的数据包进行组群异或编码；其次，目的节点根据侦听缓存内数据包，对收到的编码节点数据包进行逐级异或解码，获得对应源节点发送的数据包；最后，目的节点清空侦听缓存中用于组群解码的数据包，将新侦听的数据包置于空闲缓存内。理论分析和仿真实验表明，本发明方法比现有的其它侦听策略具有更高的吞吐量和更低的网络时延，并且，该方案具有很强的自适应性、可扩展性和安全性。
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公开(公告)号：CN103619047A
公开(公告)日：2014-03-05
申请号：CN201310648264.3
申请日：2013-12-04
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W40/02
Abstract: 本发明公开了一种多并发流无线网状网中的机会路由方法，将候选节点视作资源，在分析资源约束和路由约束的情况下，将多并发流中的机会路由问题建模为一个凸优化问题，基于对偶和子梯度方法，提出了联合候选节点选择和速率分配的分布式算法。该算法迭代进行流量速率分配，并通过速率分配来决定节点是否作为流的候选节点，以在保证公平性前提下最大化网络吞吐量。实验结果表明，与基于ETX和EAX指标的机会路由方式相比，本发明的方法更能提升网络汇聚吞吐量，平均比ETX和EAX提高33.4%和27.9%。
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公开(公告)号：CN103607744A
公开(公告)日：2014-02-26
申请号：CN201310646069.7
申请日：2013-12-04
Applicant: 湖南大学
IPC: H04W40/02
Abstract: 本发明公开了一种多射频多信道无线网网状网信道感知的机会路由方法，兼顾多信道特性和多用户分集特性，并在指标基础上提出信道感知机会路由方法。实验结果表明，与单信道机会路由指标和多信道路由指标的机会路由相比，本发明的方法解决了多射频多信道场景下，现有单信道机会路由指标没有充分利用信道资源来减少干扰，传统路由的多信道路由指标包含了信道信息，但没有利用多用户分集不适合机会路由的问题，提升了无线网络的吞吐量，降低了无线网络的延时。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100334846C
公开(公告)日：2007-08-29
申请号：CN200510032276.9
申请日：2005-10-21
Applicant: 湖南大学
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明涉及计算机网络性能测试与监控技术，是一种基于通用PC的高精度网络时延测量方法，包括：利用通用PC的软、硬件架构，以CPU内部的时间戳计数器取代操作系统时钟计时，同时定期估计CPU频率，消除测量的时钟误差；通过修改操作系统内核，将收包、发包时间戳记录位置从测量程序转移到网卡驱动，并从测量程序直接读取网卡驱动记录的收包、发包时间戳，消除测量的位置误差。本发明与传统时延测量方法相比，不同包长度下，本发明可降低测量误差21%-150%，极大地提高了时延测量精度且测量结果稳定，对系统吞吐量基本无影响。该方法基于通用PC架构实现，测量精度高，测量成本低，适于普遍采用。
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公开(公告)号：CN119007817A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410943318.7
申请日：2024-07-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G16B40/00 , G16B50/30 , G16B30/00 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种癫痫基因功能类别预测方法、终端设备及存储介质，包括癫痫相关基因的离子通道(Ion channel)、酶(Enzyme)、转运蛋白/受体蛋白(Transporter/Receptor)、细胞黏附分子(Cell adhesion molecule)、膜运输(Membrane trafficking)数据集的选择与建立；多种关键基因特征的生成；预训练大模型的构建与微调；多种癫痫基因特征的堆叠用于五种功能类别的同时预测。本发明在五折交叉验证实验下取得了优异的性能表现，证明了预训练大模型在癫痫基因数据中对其功能类别预测的有效性。通过对未知的癫痫基因的预测结果更加证明了本发明在癫痫基因数据中发现潜在的特定功能类别的癫痫基因的实际应用能力。
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公开(公告)号：CN114493014B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210107028.X
申请日：2022-01-28
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多元时间序列预测方法、系统及计算机产品、存储介质，使用两个特征提取编码分别提取长短期历史数据矩阵的时空特征向量，将历史时间序列矩阵输入空间特征提取编码器，生成加权注意力空间特征向量，将加权空间特征向量输入门控循环单元生成时空特征向量；将长期历史数据矩阵提取的时空特征向量输入交互注意力模块生成加权特征向量；将短期历史数据矩阵输入自回归层，生成短期历史时间序列数据的线性预测结果；将加权特征向量和编码特征向量结合输入全连接层生成神经网络预测结果，将神经网络预测结果和自回归层线性预测结果相加得到最终的预测结果。本发明实现了多元时间序列数据精准预测。
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公开(公告)号：CN117972323A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410047337.1
申请日：2024-01-12
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2135 , G06N3/042
Abstract: 本发明公开了一种低秩张量数据的压缩和缺失值恢复方法，包括使用正交Tucker分解将一个低秩的N阶张量数据分解成一个核心张量和N个正交因子矩阵，分别用于表示原始张量的交互系数和主成分，构造两个基于奇异值的指标为Tucker分解设置合适的秩，设计非均匀量化和熵编码方法捕获核心张量的偏斜分布并以低精度损失将其压缩成一个码本和一串比特流，设计移位量化和二进制编码方法捕获正交因子矩阵的有限数值范围并以低精度损失将其压缩成比特流，将压缩后的一个码本和N+1个比特流还原成一个核心张量和N个因子矩阵，使用还原后的核心张量和因子矩阵重构原始张量数据，同时恢复原始张量中的缺失值。本发明还公开了一种电子设备，执行所述任一种方法的步骤。
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公开(公告)号：CN117828283A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311771578.2
申请日：2023-12-21
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/214 , H04L43/04 , H04L41/16
Abstract: 一种网络监测数据补全方法及设备。与现有技术相比，本发明通过神经网络捕获数据之间的非线性关联，从而提高数据补全的准确性。充分考虑网络数据相关特征，从而实现对网络数据进行具有针对性地补全，进一步提高数据补全的准确性。通过更新数据在每个时刻下的隐状态，并综合利用所提取的特征对二分图上未观测边进行预测，进一步提高数据补全的准确性。通过提出在线模式，使用由已收集数据训练的、固定参数后的模型对新到来数据进行补全，保证一定精度下快速地进行缺失数据的补全。
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