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公开(公告)号：CN114647465A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN114647465B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN116886314A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202311014272.2
申请日：2023-08-11
申请人： 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
发明人： 唐跃中 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 方晓蓉 , 何旭东 , 潘晨灵 , 张皛 , 邵佳炜 , 刘文意 , 胡游君 , 邹徐熹 , 沈耀威 , 刘军 , 邱玉祥 , 魏训虎 , 樊泽宇 , 刘皓 , 施健 , 钱李烽 , 位雪银 , 李静
摘要： 本发明公开了一种基于指纹深度提取技术的物联网设备识别方法及系统，包括流量数据处理、深度信息提取、指纹生成、参数训练和设备分类。首先将pcap文件划分为会话并提取会话信息矩阵，通过基于自学习的图注意力神经网络和基于Inception的时间卷积神经网络分别学习会话信息矩阵不同非隐私信息序列间的依赖关系和会话数据包之间的时间依赖关系，再通过全卷积Transformer进一步提取特征，生成设备指纹，接着基于多分类交叉熵损失函数，利用Adam优化算法更新神经网络参数，最后利用分类器实现设备分类。本发明结合会话信息矩阵多种属性信息，实现了高质量的指纹生成技术，提升了物联网设备识别方法的可扩展性，避免了物联网设备识别方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN117540333A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311078583.5
申请日：2023-08-24
申请人： 南京航空航天大学 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 杨松林 , 李静 , 钱李烽 , 吴金龙 , 顾荣斌 , 何旭东 , 方晓蓉 , 邵佳炜 , 张皛 , 潘晨灵 , 刘文意 , 刘金锁 , 胡游君 , 周忠冉 , 李马峰 , 蔡世龙 , 潘安顺 , 顾亚林 , 张俊杰 , 邱文元 , 富思
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于时空信息融合的多传感器数据异常检测方法，包括：采用多尺度卷积注意力对多传感器时序数据进行时空特征提取；使用交叉注意力关联互补特征的特征矩阵以对多传感器时序数据的时空信息进行深度融合；利用通道注意力从传感器角度聚合特征，通过全连接层为特征构建注意力权重，进一步增强时空信息的融合效果；利用训练好的模型重构测试数据，以重构数据和真实数据之间的误差作为判断时序数据某个点为异常的可能性，最终实现对多传感器数据异常的检测。本发明充分考虑了时间和空间信息之间的相互作用，实现了跨特征交互的时空融合，提升了传感器数据异常检测的准确性。
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公开(公告)号：CN114897694B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202210503215.X
申请日：2022-05-10
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06T3/4053
摘要： 本发明公开了基于混合注意力和双层监督的图像超分辨率重建方法，包括获取高分辨率的标签图像和参考图像并对其进行下采样，构建得到数据集；对数据集的图像进行多尺度特征提取；利用transformer注意力从参考图像特征中获得对应特征；利用通道注意力对提取的对应特征自适应优化处理得到迁移特征；将迁移特征与低分辨率图像特征通过解码器网络融合实现高质量的图像重建，并采用双层监督信号更新网络参数最小化损失。本发明能够提高超分辨率重建的重建效果和视觉感受。
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公开(公告)号：CN114897694A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210503215.X
申请日：2022-05-10
申请人： 南京航空航天大学
IPC分类号： G06T3/40
摘要： 本发明公开了基于混合注意力和双层监督的图像超分辨率重建方法，包括获取高分辨率的标签图像和参考图像并对其进行下采样，构建得到数据集；对数据集的图像进行多尺度特征提取；利用transformer注意力从参考图像特征中获得对应特征；利用通道注意力对提取的对应特征自适应优化处理得到迁移特征；将迁移特征与低分辨率图像特征通过解码器网络融合实现高质量的图像重建，并采用双层监督信号更新网络参数最小化损失。本发明能够提高超分辨率重建的重建效果和视觉感受。
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