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公开(公告)号：CN114553648B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210096120.0
申请日：2022-01-26
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： H04L27/00 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法，包括以下步骤：A：对多调制模式的信号数据进行时域和频域双维度的归一化处理，得到包含时域特征和频域特征的射频信号数据集G；B：利用双流时空图的卷积神经网络先对射频信号的特征进行提取操作，之后再进行聚合操作，得到面向射频信号的全局特征和局部特征深度融合的时空特征序列；C：使用基于注意力的编码‑解码深度神经网络模型，对无线信号调制模式进行识别。本发明能够自适应地识别并分类出射频信号的调制模式。
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公开(公告)号：CN115293162A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211035787.6
申请日：2022-08-26
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： G06F40/289 , G06F40/216 , G06F17/18 , G06F16/33 , G06Q50/00
摘要： 本发明公开了一种基于信息熵的信息实体传播影响力计算方法，包括以下步骤：A：针对信息集构建语料库；B：构建待计算传播影响力的信息集中的信息实体的最终关键信息特征集；C：对步骤B中得到的信息实体的最终关键信息特征集中的离散随机变量进行去重和共指消解，得到预处理后的信息实体的最终关键信息特征集；D：根据最终关键信息特征集，利用拉格朗日乘子法计算信息实体的传播影响力的信息熵，最终得到信息实体的传播影响力。本发明采用最大熵理论探究并量化信息实体在公共互联网中传播的影响力，为信息实体传播影响力的可度量、可计算方面的研究提供理论基础。
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公开(公告)号：CN111031116A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911213505.5
申请日：2019-12-02
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明涉及云计算技术领域，具体公开了一种云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，云服务合成方法包括以云租户的服务质量需求作为输入、以云服务组成样本作为输出建立并训练神经网络模型；按照服务质量需求将云服务分解为若干个服务组件；接收云租户上传的服务请求；将服务请求输入神经网络模型中得出云服务组成方案；根据云服务组成方案对服务组件进行整合与封装等步骤。本发明的云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，提供与服务请求最相匹配的云服务组成方案，为云租户带来更优的服务体验，满足云租户多样化和个性化的需求，同时，对云空间进行合理的划分与利用，为云服务提供商带来更高的效益。
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公开(公告)号：CN110992381A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911298423.5
申请日：2019-12-17
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明公开了一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法，涉及视频图像处理领域。本发明提供的方法，通过对目标监控视频采用传统Vibe+算法获取原始二值化图像，采用基于区域生长的连通域标记法对分割图像中各连通区域进行标记，依据边界面积块差异特征设定面积筛选阈值，将二值化图像中低于面积筛选阈值的连通区域进行删除；并对MeanShift聚类算法改进后，与碎片化卷积神经网络融合对分割后的二值化图像中拖影区块、非拖影区块和拖影边缘区块分类识别，标记拖影区块在二值化图像中位置坐标，基于拖影检测结果对二值化图像中各个拖影区域进行快速删除，获取最终的分割结果，达到提高对目标监控视频运动目标的分割准确度和分割效率的技术效果。
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公开(公告)号：CN112867092A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110238301.8
申请日：2021-03-04
申请人： 嘉兴学院 , 浙江省电子信息产品检验研究院
摘要： 本发明发明了一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，包括：一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，包括以下步骤：(1)、面向智能路由的MEC网络中数据采集服务应用标记；(2)、MEC网络在中轻量级全网智能路由建模方法；(3)、基于图卷积神经网络的轻量级智能路由方法。本发明所述的一种面向移动边缘计算网络的数据智能路由方法，本发明中，通过在MEC中部署应用服务统计模块，将网络中与路由策略相关的服务要素统计起来作为深度神经网络的大规模训练样本，结合图卷积神经网络的优化及泛化能力，学习出使用当前MEC网络的智能路由方法，同时，本发明方法还能使得MEC网络具有根据环境状态自主学习路由的能力。
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公开(公告)号：CN111031116B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN201911213505.5
申请日：2019-12-02
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明涉及云计算技术领域，具体公开了一种云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，云服务合成方法包括以云租户的服务质量需求作为输入、以云服务组成样本作为输出建立并训练神经网络模型；按照服务质量需求将云服务分解为若干个服务组件；接收云租户上传的服务请求；将服务请求输入神经网络模型中得出云服务组成方案；根据云服务组成方案对服务组件进行整合与封装等步骤。本发明的云服务合成方法、云服务器和云服务合成系统，提供与服务请求最相匹配的云服务组成方案，为云租户带来更优的服务体验，满足云租户多样化和个性化的需求，同时，对云空间进行合理的划分与利用，为云服务提供商带来更高的效益。
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公开(公告)号：CN114553648A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210096120.0
申请日：2022-01-26
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明公开了一种基于时空图卷积神经网络的无线通信调制模式识别方法，包括以下步骤：A：对多调制模式的信号数据进行时域和频域双维度的归一化处理，得到包含时域特征和频域特征的射频信号数据集G；B：利用双流时空图的卷积神经网络先对射频信号的特征进行提取操作，之后再进行聚合操作，得到面向射频信号的全局特征和局部特征深度融合的时空特征序列；C：使用基于注意力的编码‑解码深度神经网络模型，对无线信号调制模式进行识别。本发明能够自适应地识别并分类出射频信号的调制模式。
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公开(公告)号：CN111131304B
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN201911410784.4
申请日：2019-12-31
申请人： 嘉兴学院
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明涉及云计算领域，具体涉及一种面向云平台大规模虚拟机细粒度异常行为检测方法和系统，其中方法包括：分布式采集虚拟机的网络行为日志；对网络行为日志进行随机置乱；对随机置乱后的网络行为日志进行训练，生成异常行为检测模型；将异常行为检测模型分发到各台物理机上进行异常行为检测；系统包括网络日志采集模块、异常行为检测模块、日志汇聚模块、日志随机置乱模块、训练任务分发模块；通过上述虚拟机细粒度异常行为检测方法和系统，能够在不给云平台带来负面性能影响的情况下，对云平台上的大规模的虚拟机细粒度异常行为进行检测，并且检测效率高。
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公开(公告)号：CN113239788A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110510807.X
申请日：2021-05-11
申请人： 嘉兴学院
摘要： 本发明公开了一种基于Mask R‑CNN的无线通信调制模式识别方法，包括所述基于Mask R‑CNN的无线通信调制模式识别方以下步骤：S101：不同调制模式射频信号的归一化处理；S102：信号调制模式识别Mask R‑CNN神经网络的训练；S103：信号调制模式识别Mask R‑CNN神经网络的优化。本发明中，通过引入了对射频信号的归一化技术，使得不同调制模型相互混杂和叠加的信号能以统一的量纲输入到Mask R‑CNN神经网络中进行训练，通过对Mask R‑CNN神经网络的训练，充分利用神经网络的强大的分类能力，识别出混杂信号中的调制模式。
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公开(公告)号：CN113158720A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011481458.5
申请日：2020-12-15
摘要： 本发明公开一种基于双模特征和注意力机制的视频摘要方法及装置，该方法包括：通过马尔科夫随机场模型和自适应阈值法对视频数据进行预处理；对预处理后的视频数据进行双模特征提取；对该短时声音能量特征和视觉运动强度特征的融合结果进行平滑处理，以获取针对于该视频数据的用户注意力曲线；根据预先设定的目标视频片段确定策略，在该用户注意力曲线中确定出用户注意力高于预设的注意力阈值的目标视频片段；通过预先训练好的异常行为识别模型获取该目标视频片段中的异常行为。能够对冗长的监控视频进行自动浓缩，提取出其中用户感兴趣的片段，自动识别视频中运动目标和异常行为，实现监控视频的智能高效浏览，减轻工作人员负担，提高监控效率。
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