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公开(公告)号：CN117440518A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311379381.4
申请日：2023-10-24
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国网重庆市电力公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04W72/0453 , H04W72/54 , H04L41/40 , H04L41/14 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种配电通信网的资源分配方法及相关组件，涉及资源分配领域，包括根据配电通信网中的物理链路及无线链路构建虚拟网络；在接收到用户发送的请求时，将请求输入至虚拟网络模型中，得到虚拟网络模型输出的各个虚拟节点的子载波的分配方案，子载波的分配方案满足请求的业务需求且虚拟节点对应的通信设备的总吞吐量最大；将各个虚拟节点的子载波的分配方案及请求映射至虚拟节点对应的通信设备上，以便通信设备以子载波的对应的传输速率处理请求。根据配电通信网的实际连接关系一一对应构建虚拟网络模型，在虚拟网络模型中计算得到通信设备的子载波方案后，再将请求映射到通信设备上，得到的结果更加准确，可以更加准确的分配资源。
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公开(公告)号：CN117407537A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311386215.7
申请日：2023-10-24
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/34 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种配电设备的关系确定方法及相关组件，涉及配电网领域，包括获取各个配电设备的属性，属性包括业务属性及互联属性，业务属性与配电设备的功能相关，互联属性与配电设备的通信方式相关；对各个配电设备的各个属性进行特征提取；确定各个属性之间的注意力分数，注意力分数表征与属性之间的关联性呈正相关；对各个属性及属性之间的关联性进行可视化展示。对各个配电设备的属性进行特征提取，可以更加直观确定各个设备的属性，提高了单一配电设备的画像的准确性。确定注意力分数并基于注意力分数进行可视化展示，可以确定一个配电设备的各个属性也可以确定多个配电设备的属性之间的关系，无需技术人员手动查询确定。
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公开(公告)号：CN117041002A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311029314.X
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC: H04L41/042 , H04L41/12 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/12 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了一种配电物联网的多域协同感知方法、装置及介质；涉及配电物联网领域，解决配电网的单域感知不能全面了解整个配电网的状态的问题，通过建立物理域、信息域、能量域、社交域之间的多域异质信息网络，通过不同的元路径，来有效感知设备之间的内生关系，最后通过图注意力网络模型聚合不同维度的语义信息，从而获得设备重要特征属性，提高互联电力设备之间的协同能力，解决传统感知方法过于依靠单域知识，忽略配电物联网中海量多域异质数据，无法保障差异化的设备感知数据服务质量问题。
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公开(公告)号：CN115601102A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211324736.5
申请日：2022-10-27
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院(CN) , 重庆邮电大学(CN) , 国家电网有限公司(CN)
Abstract: 本发明公开了分布式能量交易中面向用户突发需求的时前交易方法，所述方法应用于基于区块链技术构建的分布式能量交易平台，所述方法包括：响应于用户发起的能源需求，将所述能源需求广播到区块链上；供应商接收到所述能源需求时判断发起能源需求的用户的交易信任值是否达到阈值；当所述交易信任值达到阈值，供应商制定当前的能源价格并将信息发布到区块链上；所述用户选择供应商达成交易。本发明提出了一种通过交易信任值来评估交易的方式，构建了安全、高效的交易机制，能够很好地满足用户突发的能源需求。
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公开(公告)号：CN117394365A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311349861.6
申请日：2023-10-18
Applicant: 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网的控制方法、系统及装置，涉及配电网控制领域，包括确定用户的行为模型，用户的行为模型包括用户体验与用户的特征、所处的环境、使用的电器设备消耗的功率及与配电网交换的功率的对应关系；确定配电网中各个节点的注入功率的潮流信息；对各个节点的注入功率的潮流信息进行调整，并对配电网中的支路上的断路器进行分合闸，以使用户的行为模型中的用户体验最佳。调整配电网中的节点的功率以及对断路器进行分合闸实现对拓扑的调整，进而改变配电网的拓扑结构以及电流路径，使得用户体验达到最佳，考虑到用户的实际使用，调整配电网以提高用户体验。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119583726A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653408.9
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多模态生物特征的医疗图像安全传输方法，属于图像安全保护技术领域。该方法首先通过深度神经网络将医疗图像分割为病灶像素和非病灶像素，随后采用时间戳和最低有效位替换方法将病灶像素嵌入到非病灶像素中。进一步地，该方法将标记后的非病灶部分与病灶部分结合，生成标记图像。其次，通过深度神经网络提取用户的多模态生物特征，采用用户自定义密钥和设备MAC地址编码提取后的特征作为密钥。最后，使用编码后的密钥和混沌系统对标记图像进行加密，增强了医疗图像数据的安全保护水平。
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公开(公告)号：CN119583725A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411653407.4
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04N1/44 , G06N3/0475 , G06N3/094 , H04L9/08
Abstract: 本发明涉及一种基于双对抗神经网络的医疗图像加密系统及方法，属于图像安全保护技术领域。该方法利用深度神经网络的非线性和不稳定性设计图像加密系统，首先采用两对相互对抗的神经网络作为加密系统的主要框架，随后构建具有理想特性的随机类噪声图像监督加密网络训练，并使用原始医疗图像数据指导解密网络训练。本发明提出的加密系统通过对抗训练动态生成强随机性和高灵敏度的密钥，最后结合加密网络架构和密钥参数对输入医疗图像数据加密。
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公开(公告)号：CN119545432A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411644132.8
申请日：2024-11-18
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种任务感知的服务动态部署方法，属于无线通信技术领域。该方法通过构建多功能时间扩展图模型，并在该模型上构建任务的服务请求模型、时延模型和能量成本模型，从而实现网络资源的有效管理和控制。同时，采用基于动态挥发自适应蚁群优化算法，根据任务的服务质量要求实时调整启发式权重，使路径选择和虚拟网络功能部署更加贴合任务需求，提升网络资源的利用率与服务完成率，有效减少系统能耗，满足不同任务流的多样化需求。
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公开(公告)号：CN119544097A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411653402.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H04B15/00 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/094 , H04K3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于监督判别学习的抗噪语义通信方法，属于通信技术领域。针对图像传输中的语义噪声和信道噪声问题，在语义任务执行端引入深度监督网络，通过在隐藏层后增设监督层，提取高质量中间层特征，从而学习语义特征表示；设计一种包含终端损失和伴随损失的复合损失函数，其中伴随损失引入原型一致型损失函数，通过最大分离约束降低语义噪声影响；该方法还根据SNR值调整任务执行与数据恢复的优先级，以适应不同通信条件；此外，采用白盒攻击方法生成语义噪声，并在不改变原深度学习模型结构的前提下，利用监督层输出结果增强抗噪性能；从语义特征层面出发，设计一种损失函数，进一步增强了抗噪性能，兼顾了数据恢复和任务执行。
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公开(公告)号：CN118536547A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410498390.3
申请日：2024-04-24
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种轻量化强化学习算法，属于计算机强化学习领域。该方法包括：S1：构建基于序贯交替多智能体机制的强化学习模型；S2：对该模型的状态、动作、奖励、策略以及价值函数书写进行定义；S3：对所提的模型进行理论分析，结合多智能体中合作与竞争的关系以及强化学习中确定性策略以及随机性策略进行理论分析该方式可以获得理论最优值。S4：构建具体的仿真模型，以进行性能比对。本发明在不降低系统性能的前提条件下，实现了算法轻量化。
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