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公开(公告)号：CN115086223B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202210486711.9
申请日：2022-05-06
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于动态奖励机制的车载容迟网数据转发方法，包括：每个节点维护一张转发奖励值表，当携带数据报文的当前节点与某一节点相遇时，若相遇节点为目的节点，则将报文直接转发给该节点，并更新当前节点的累加动态奖励值，转发结束。若相遇节点为非目的节点，则比较当前节点和相遇节点转发给目的节点的累加动态奖励值，若相遇节点的累加动态奖励值更大，则将数据报文转发给相遇节点；否则，当前节点保留该报文。此时，无论是否进行数据报文转发，当前节点都要更新累加动态奖励值。本方法综合考虑了节点的度中心度和数据报文转发的路由跳数，从而能够获得更短的转发路径；较于现有的方法，本发明能够提升报文投递率，并减少网络开销。
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公开(公告)号：CN110502596B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN201910757878.2
申请日：2019-08-16
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06F16/29 , G06F16/22 , G06F16/174
摘要： 本发明公开了地理定位领域内的一种基于行人轨迹特征的轨迹在线滑动窗口压缩方法，首先提出返回点的概念，对添加进入滑动窗口的轨迹点进行判断是否为返回点，若是返回点则将当前滑动窗口的终止轨迹点修改为返回点和终止轨迹点的中点，再添加下一个轨迹点进入滑动窗口；每添加一个点，计算轨迹段长度累加和以及平均拐角，若当次的长度累加和乘平均拐角大于预设阈值，给当前的滑动窗口除起终点每一个轨迹点赋予权重，权重为拐角标准化参数乘速度同步距离标准化参数，将权重值大于阈值的轨迹点保留，保存入压缩后轨迹点集；通过本方法进行轨迹压缩，能够有效地提高轨迹压缩率，提高轨迹压缩的准确度。
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公开(公告)号：CN116341687A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211088880.3
申请日：2022-09-07
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了基于客户端数量和通信周期的联邦学习自适应优化方法，包括：客户端对本地模型进行训练；估算本地模型目标函数的李普希兹常数和标准差上界，计算联邦学习框架中最优客户端数量m和通信周期τ；中央服务器将全局模型参数初始值发送至m个客户端中；被选中的客户端对本地模型进行训练，更新每个客户端的本地模型参数和目标函数值；中央服务器对每个客户端对应的本地模型参数和目标函数值进行聚合，得到新的全局模型参数w和目标函数值F；输出全局模型参数w。本发明将联邦学习过程按设定单位时间区间分为多阶段，自适应修改参与方客户端数量和通信周期大小，有效加快了联邦学习的模型训练过程，提高了全局模型的收敛速度。
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公开(公告)号：CN116307187A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310273462.X
申请日：2023-03-20
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种平均学分绩点预测方法，包括：首先提取学生运动轨迹图像特征向量，接着通过对由问卷调查形式获得的文本数据和社交音频数据进行分析，并提取相应的特征向量，然后利用低秩多模态融合模型对轨迹图像、文本、音频这三种不同数据模态的特征向量进行融合，得到预测结果。最后通过损失函数训练网络，并用训练好的模型进行学生平均学分绩点的预测。本发明运用多种神经网络模型结合多模态特征对学生平均学分绩点进行综合预测分析，提高了预测的准确性，降低了模型在面对较大数据量时产生过拟合的可能性，提高了模型有效性和学习效率。
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公开(公告)号：CN113723456A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110853849.3
申请日：2021-07-28
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明公开了一种基于无监督机器学习的天文图像自动化分类方法及系统。方法包括：对待分类天文图像数据进行预处理；将预处理后的天文图像数据输入训练好的卷积自编码网络模型，提取天文图像特征，得到天文图像特征集；将得到的天文图像特征集输入图像特征聚类模型，输出每个天文图像属于每个聚类簇的概率；对已经聚类成簇的天文图像进行人工打分，得到每个聚类簇属于每个类的概率；将每个天文图像属于每个聚类簇的概率与每个聚类簇属于每个类的概率相乘，得到每个天文图像属于每个类的概率，再通过阈值筛选完成分类。本发明能够本发明以较小的代价在没有数据标签的情况下获得较高的天文图像数据分类准确率。
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公开(公告)号：CN109041010B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201810749622.2
申请日：2018-07-10
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明揭示了一种基于半朴素贝叶斯分类器的车载容迟网络数据转发方法，包括如下步骤：S1、每个节携带数据报文，则当前节点获取当前信息，并依据半朴素贝叶斯分类器和点内维护有一张数据报文转发历史表；S2、移动当前节点并判断相遇节点是否为目的节点，若是，则将数据报文直接转发给目标节点，转发结束，若不是，且相遇节点并未数据报文转发历史表计算当前节点成功投递数据报文的概率I当前；S3、获取相遇节点成功投递数据报文的概率I相遇；S4、判断I当前与I相遇的大小，若I当前＞I相遇，则返回S2，若I当前＜I相遇，则当前节点将所携带的数据报文转发给相遇节点。本发明不仅能够显著提升报文投递率，而且还有效地降低了网络开销，具有很高的使用及推广价值。
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公开(公告)号：CN108650698B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810413173.4
申请日：2018-05-03
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W40/18 , H04L12/733 , H04L12/721
摘要： 本发明揭示了一种机会网络数据转发方法，通过不同区域类型节点的访问频率，确定区域模型；以及根据确定的区域模型，并通过马尔科夫决策算法选择节点，本发明充分考虑区域类型之间的差异性，通过给每个区域添加权重的方式得到节点的权值，从而量化了节点传输能力的大小。另外，本发明利用马尔科夫决策算法设计出基于最优化模型的数据转发策略，并将数据以较大概率转发给传输能力较强的相遇节点，并具有较低的转发代价、较高数据送达率及较低的数据传输时延。
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公开(公告)号：CN113054676A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110325972.8
申请日：2021-03-26
申请人： 南京邮电大学
摘要： 一种基于多IEV竞价的移动充电桩调度方法，具体为，新能源汽车向平台提交对最近的移动充电桩汽车的订单，在移动充电桩竞价规则下展开竞争；该空闲移动充电桩汽车的可提交订单时间截止，所有参与竞争的新能源汽车均可以看见竞争者人数m；根据收集的市场信息，对比时间紧迫度分布，判断自身时间急迫度等级，获取合适的区间，计算该用户成功/失败获取移动充电桩时的收益，根据区间和收益获取期望收益最高时的最佳，输出用户i的最佳出价。该方法建立在贝叶斯博弈基础上，利用用户的时间紧迫性等级以及，计算成功或者失败获取移动电桩时的收益，遍历所有可能的计算对应的期望收益，最后得出期望收益最高时所对应的并计算最终的出价推荐给用户。
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公开(公告)号：CN110046656A
公开(公告)日：2019-07-23
申请号：CN201910242039.7
申请日：2019-03-28
申请人： 南京邮电大学
摘要： 本发明揭示了一种基于深度学习的多模态场景识别方法，包括如下步骤：S1、对短文本进行分词处理；S2、将一组图片和短文本分词及相应的标签输入各自的卷积神经网络中进行训练；S3、训练短文本分类模型；S4、训练图片分类模型；S5、将S3与S4中的全连接层输出分别与标准分类结果计算交叉熵，计算平均欧式距离并以此作为损失值，随后再反馈回各自的卷积神经网络，最终得到完整的多模态场景识别模型；S6、将文本和图像预测结果向量相加，得到最终的分类结果；S7、将待识别的短文本和图像分别输入所训练出的所述多模态场景识别模型，进行场景识别。本发明提出了一种多模态场景搜索方式，为用户提供了更加精准、方便的场景识。
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公开(公告)号：CN104469874B
公开(公告)日：2018-02-09
申请号：CN201410683216.2
申请日：2014-11-24
申请人： 南京邮电大学
IPC分类号： H04W40/02
CPC分类号： Y02D70/30
摘要： 本发明公开了一种基于概率中心度的机会网络的消息转发方法，综合考虑了机会网络中节点之间的影响因子和节点之间的接触率，计算出新的节点的概率中心度，基于此提出相应的消息转发方法。首先计算节点的概率中心度，当任意节点携带一个需要转发的消息与其它非目的节点相遇时，比较两者的概率中心度，若携带消息的节点的概率中心度小于其所遇到的节点的概率中心度，则该节点将消息转发给所遇到的节点；否则，不进行消息转发，该节点继续携带消息，直到遇到目的节点或比自身节点概率中心度大的节点才转发。此转发方法主要把节点之间的影响因子和节点之间接触率引入到消息转发路由中，以达到准确选择下一跳的目的，提高了转发成功率。
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