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公开(公告)号：CN116456307A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310522070.2
申请日：2023-05-06
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 江苏海洋大学
摘要： 本发明公开一种基于Q学习的能量受限物联网数据采集和融合方法，属于利用计算机模型优化无人机群数据采集能耗的技术领域。本发明针对无人机群的碰撞避免、飞行角度变化和节点距离约束，将无人机能耗问题转化为马尔可夫决策过程，应用强化学习算法求解无人机路径决策问题：将无人机与节点之间的距离、无人机飞行角度的变化以及无人机之间的安全距离作为强化学习的奖励，使无人机群协同访问所有节点，并有效降低了能耗。此外，在无人机群任务完成后，动态选择距离基站最近的无人机作为中继无人机，中继无人机将其他无人机采集的数据统一传输到基站，从而降低了无人机群的总体飞行能耗。
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公开(公告)号：CN117939563B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410145361.9
申请日：2024-01-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 江苏海洋大学
摘要： 本发明属于物联网数据采集的技术领域，更具体地，涉及一种工业环境下面向通信受限物联网节点的数据汇集方法及装置。所述方法包括：S1、给定节点数据集和预设参数，预设参数包括节点覆盖半径R、节点覆盖率C以及初始簇头个数K；S2、基于给定的节点数据集和预设参数，使用K‑medoids聚类算法将节点数据集中的所有传感器节点划分为K个簇；S3、计算K个簇的总节点覆盖率C′，若总节点覆盖率C′大于给定的节点覆盖率C，则执行步骤S4，若总节点覆盖率C′小于或等于给定的节点覆盖率C，则将给定的初始簇头个数K加一，重复执行步骤S2；S4、判断待发送数据的成员节点与其对应的目标簇头节点之间是否存在中间成员节点，若存在：筛选待发送数据的成员节点与其对应的目标簇头节点之间的最优通信链路，并控制待发送数据的成员节点通过最优通信链路将其数据传输至对应的目标簇头节点。本发明解决了现有方法无法确保在数据传输过程中节点之间建立有效的通信链路的问题。
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公开(公告)号：CN117939563A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410145361.9
申请日：2024-01-31
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 江苏海洋大学
摘要： 本发明属于物联网数据采集的技术领域，更具体地，涉及一种工业环境下面向通信受限物联网节点的数据汇集方法及装置。所述方法包括：S1、给定节点数据集和预设参数，预设参数包括节点覆盖半径R、节点覆盖率C以及初始簇头个数K；S2、基于给定的节点数据集和预设参数，使用K‑medoids聚类算法将节点数据集中的所有传感器节点划分为K个簇；S3、计算K个簇的总节点覆盖率C′，若总节点覆盖率C′大于给定的节点覆盖率C，则执行步骤S4，若总节点覆盖率C′小于或等于给定的节点覆盖率C，则将给定的初始簇头个数K加一，重复执行步骤S2；S4、判断待发送数据的成员节点与其对应的目标簇头节点之间是否存在中间成员节点，若存在：筛选待发送数据的成员节点与其对应的目标簇头节点之间的最优通信链路，并控制待发送数据的成员节点通过最优通信链路将其数据传输至对应的目标簇头节点。本发明解决了现有方法无法确保在数据传输过程中节点之间建立有效的通信链路的问题。
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公开(公告)号：CN116456307B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202310522070.2
申请日：2023-05-06
申请人： 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 江苏海洋大学
摘要： 本发明公开一种基于Q学习的能量受限物联网数据采集和融合方法，属于利用计算机模型优化无人机群数据采集能耗的技术领域。本发明针对无人机群的碰撞避免、飞行角度变化和节点距离约束，将无人机能耗问题转化为马尔可夫决策过程，应用强化学习算法求解无人机路径决策问题：将无人机与节点之间的距离、无人机飞行角度的变化以及无人机之间的安全距离作为强化学习的奖励，使无人机群协同访问所有节点，并有效降低了能耗。此外，在无人机群任务完成后，动态选择距离基站最近的无人机作为中继无人机，中继无人机将其他无人机采集的数据统一传输到基站，从而降低了无人机群的总体飞行能耗。
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公开(公告)号：CN118897973A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410967431.9
申请日：2024-07-18
申请人： 齐鲁工业大学(山东省科学院) , 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 青岛理工大学
IPC分类号： G06F18/21 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06N3/088
摘要： 本发明涉及一种基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的电网电压数据异常检测方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集电网电压时序数据构建数据集，对数据集中的数据进行预处理，将预处理后的数据集划分为训练集和测试集；对训练集和测试集中的电网电压时序数据进行标准化处理，按时间步长对标准化处理后的电网电压时序数据进行窗口滑动切片处理，形成多元时序窗口数据Xt；建立基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的异常数据检测模型；利用训练集对基于VAE‑Bi‑LSTM‑SAM的异常数据检测模型进行训练，得到训练好的异常数据检测模型；利用训练好的异常数据检测模型对测试集中的电网电压时序数据进行异常检测。本发明能够实现对电网电压异常数据的准确检测，提高模型的泛化能力，增强模型对异常数据的识别能力。
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公开(公告)号：CN118573480B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411044928.X
申请日：2024-08-01
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明涉及一种基于零信任架构的网络安全通信方法、装置、设备及存储介质。本发明旨在构建一个高度安全、灵活且响应迅速的网络通信环境，有效应对现代网络环境中不断演变的安全挑战。采用零信任原则，无论之前是否已被认证，要求在每次通信时都必须重新进行身份验证和信任评估，旨在为网络通信提供全面、智能且高效的安全保障。本发明通过采用数据处理算法和人工智能技术，对网络实体的身份验证、属性分析、交互记录和通信环境，进行实时、动态的信任评估，适用于协同任务等复杂场景，有效识别和防御潜在的安全威胁。本发明能够确保在从数据源到目的地的整个通信过程中，每一步都遵循零信任原则，从而保障通信的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118606634B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411080709.7
申请日：2024-08-08
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N20/00
摘要： 本发明属于分布式机器学习的技术领域，具体涉及一种基于衰减噪声扰动的自适应保隐私分布式学习方法及装置。所述方法包括：根据节点裁剪后的样本梯度获取其本地梯度，节点的裁剪阈值随迭代轮次的增加而减小；对本地梯度注入高斯噪声，高斯噪声的强度随迭代轮次的增加成阶梯式衰减；聚合节点在每轮迭代中注入高斯噪声后的本地梯度，并利用聚合后的梯度更新本地模型参数，将更新后的本地模型参数广播给相邻节点进行参数更新；再聚合相邻节点更新后的模型参数，用于下一次迭代。本发明通过添加噪声以有效保护数据隐私，同时减小噪声误差保证数据的准确性。
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公开(公告)号：CN118410067B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410874030.9
申请日：2024-07-02
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , H04L9/06
摘要： 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种针对加密图的质量约束最短路径查询方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括客户端在本地将图数据构造为密文索引，并发送至服务端；客户端将查询起止点利用sha3哈希函数将查询起始点、查询终止点进行计算得到对应的哈希值，将质量阈值利用同态加密进行计算，将计算结果合为三元组即查询令牌，客户端将查询令牌发送至服务端；服务端根据查询令牌中的查询起止点信息进行质量约束最短路径查询，查询结束后将查询结果发送至客户端；客户端进行解密，得到最终的查询结果。本发明解决了现有技术中将图数据根据不同的约束条件转化为多个索引，增加了索引的存储空间，且查询效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN118114750B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410534273.8
申请日：2024-04-30
IPC分类号： G06N3/098 , G06F18/241
摘要： 本发明属于联邦学习的技术领域，更具体地，涉及一种基于双组件二阶聚合与重优化分类器部分的联邦学习方法、装置及计算机可读存储介质，包括在服务器方生成随机初始化全局模型，并将其下发给客户端；在客户端上进行更新与训练，并在训练完成后生成客户端的本地原型集合，并上传到服务器；服务器通过聚合操作生成新的全局模型和新的全局原型集合，发送给参与训练的客户端；各客户端更新训练当前本地模型，生成新的本地模型和新的本地原型集合，上传到服务器；重复上述过程，直到结束，最终得到个性化联邦学习模型。本发明解决现有技术中面对高度异构的数据时，对模型性能的提升效果有限以及训练出的模型容易出现过拟合现象的问题。
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公开(公告)号：CN118410067A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410874030.9
申请日：2024-07-02
IPC分类号： G06F16/2453 , G06F16/22 , G06F16/901 , G06F21/62 , G06F21/60 , H04L9/00 , H04L9/06
摘要： 本发明属于保密通信的技术领域，更具体地，涉及一种针对加密图的质量约束最短路径查询方法、装置及计算机可读存储介质。所述方法包括客户端在本地将图数据构造为密文索引，并发送至服务端；客户端将查询起止点利用sha3哈希函数将查询起始点、查询终止点进行计算得到对应的哈希值，将质量阈值利用同态加密进行计算，将计算结果合为三元组即查询令牌，客户端将查询令牌发送至服务端；服务端根据查询令牌中的查询起止点信息进行质量约束最短路径查询，查询结束后将查询结果发送至客户端；客户端进行解密，得到最终的查询结果。本发明解决了现有技术中将图数据根据不同的约束条件转化为多个索引，增加了索引的存储空间，且查询效率较低的问题。
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