一种基于三元时空众包高公平性的任务分配方法

    公开(公告)号:CN116976783A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310939332.5

    申请日:2023-07-28

    摘要: 本发明一种基于三元时空众包高公平性的任务分配方法。本发明首先定义了公平性时空众包;其次由于本发明针对的是物品配送问题,工人可以一次性接收多个任务,采用路径规划算法为工人寻找一条花费路费最少的配送路线;接着确定报酬和利润的计算公式;然后预处理数据:利用约束条件,为任务筛选出候选工人集和地点集;为工人筛选出候选任务集;最后使用贪婪算法实现任务分配,得到局部最优解;用最佳阈值算法进一步增大整体利润;根据预处理得到的数据确定工人的策略集合,利用博弈算法,使得每个工人在不与其他工人发生策略冲突的情况下选择最优策略,本发明在整体利润和响应时间方面都优于其他方法,也提高了公平性,从而促进众包服务质量的提高。

    基于动态反馈的网络数据实时收集方法

    公开(公告)号:CN111935664B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN202010698152.9

    申请日:2020-07-20

    IPC分类号: H04W4/38 H04W28/06 H04W84/18

    摘要: 本发明公开了一种基于动态反馈的网络数据实时收集方法,包括布置节点至检测区域、源节点根据环境配置计算反馈时机、中转节点分层、源节点和中转节点对编码度值进行初始化、源节点随机挑选缓存区码字进行编码操作并根据反馈数据包执行前期严格过滤、后期概率过滤,得到发送候选包集合,并在新的度时刻转换序列中得到本轮要发送的度值、在过滤后的码字中选取码字进行编码转发、中转节点对码字进行译码,检测当前轮次是否需要反馈,假如到达则发送反馈包;检测当前轮次是否到达延迟效应时刻,假如到达转为Pull模式进行数据包交换。本发明通过动态反馈、Pull模式等的结合,提高了实时数据包的收集效率,减少了网络中的无效码字,提升了信道的有效利用率。

    一种基于位图码字距离的渔业大数据分发方法

    公开(公告)号:CN112953684B

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202110102645.6

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明涉及一种基于位图码字距离的渔业大数据分发方法,包括:配置一个源节点,N个转发层节点以及接收层节点的信息;源节点把渔业大数据元数据分成若干数据块,采用直接发送结合鲁棒孤子度分布编码方式发送各数据块;转发层节点将数据块中已经解码的原始数据存放至解码数据单元集合中,将未解码的码字存放至复杂码字集合;采用遗传算法求解位图发送频率f以及最优码字距离序列;转发层随机选择一个相邻的转发层节点进行转发,根据位图发送频率f以及最优码字距离序列选择相应的数据进行编码操作,进行码字交换;将解码后的数据发送给转发层节点所对应的接收层节点等步骤。本发明增大创新码字在网络中的浓度,以此提高了节点接收数据的有效性。

    一种基于链上行为贡献证明的去中心化金融策略共享方法

    公开(公告)号:CN115296918A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210958883.1

    申请日:2022-08-10

    IPC分类号: H04L9/40 H04L9/06

    摘要: 本发明提供一种基于链上行为贡献证明的去中心化金融策略共享方法。本发明针对底层采用区块链技术的去中心化金融策略共享系统,引入行为贡献激励机制,根据策略共享和系统共识场景定义角色和贡献奖惩规则,计算用户链上不同行为的贡献增量,相反贡献值可以成为共享和共识竞争过程中的激励因素。从而激发共享实体的积极性,规范其行为,降低恶意行为的概率。此外,本发明利用智能合约程序和属性基加密技术实现链上策略的发布与订阅、信号的发送与接收以及信号数据的细粒度访问控制;根据历史信号数据刻画策略的数字画像,提高策略的可靠性。

    一种基于位图码字距离的渔业大数据分发方法

    公开(公告)号:CN112953684A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110102645.6

    申请日:2021-01-26

    摘要: 本发明涉及一种基于位图码字距离的渔业大数据分发方法,包括:配置一个源节点,N个转发层节点以及接收层节点的信息;源节点把渔业大数据元数据分成若干数据块,采用直接发送结合鲁棒孤子度分布编码方式发送各数据块;转发层节点将数据块中已经解码的原始数据存放至解码数据单元集合中,将未解码的码字存放至复杂码字集合;采用遗传算法求解位图发送频率f以及最优码字距离序列;转发层随机选择一个相邻的转发层节点进行转发,根据位图发送频率f以及最优码字距离序列选择相应的数据进行编码操作,进行码字交换;将解码后的数据发送给转发层节点所对应的接收层节点等步骤。本发明增大创新码字在网络中的浓度,以此提高了节点接收数据的有效性。

    一种基于认知机制的非均匀动态滤波器组的构建方法

    公开(公告)号:CN108919202B

    公开(公告)日:2020-06-16

    申请号:CN201810910416.5

    申请日:2018-08-10

    IPC分类号: G01S7/292 H04B17/00 H04B17/20

    摘要: 本发明公开了一种基于认知机制的非均匀动态滤波器组的构建方法。目前的非均匀动态信道化技术在遇到跨信道宽带信号时难以快速高效的构建非均匀动态信道。本发明如下:一、建立均匀信道化结构。二、均匀信道化结构测量被测脉冲信号。三、将脉冲信号内的多个电磁信号分别于动态知识库进行匹配,若匹配成功,则动态知识库输出电磁信号的信道设置参数。若匹配失败,则进行非均匀动态信道化环节,获取电磁信号的信道设置参数。四、根据各电磁信号的信道设置参数构建非均匀动态滤波器组。本发明节省了针对信号设计直接型带通滤波器的时间和资源,为后续的非均匀动态信道化滤波器组的构建提供了快速高效的优化参数。

    一种基于LT Codes的有关数据可靠性存储的高效收集方法

    公开(公告)号:CN111065063A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911129949.0

    申请日:2019-11-18

    摘要: 本发明涉及一种基于LT Codes的有关数据可靠性存储的高效收集方法,其特征在于:包括以下步骤:1)按照感知节点与网络边缘的距离,对网络中的感知节点进行路由层次划分,选择网络中最外圈的节点作为超级节点,在网络外放置汇聚节点;2)感知节点按照划分的层次,将自身存储的数据按照层次号从高到低的顺序从内层逐层向外转发,最终数据包抵达超级节点,超级节点接收数据包并存储,汇聚节点通过访问超级节点,获得网络中感知节点的数据,完成数据的收集工作。本方法可以分摊汇聚节点周围节点的能源消耗,避免网络瘫痪,缓解了LT Codes的陡壁效应,提高收集阶段解码效率。

    一种基于缓存节点过滤的无线传感器网络数据传输方法

    公开(公告)号:CN111010672A

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201911129948.6

    申请日:2019-11-18

    摘要: 本发明涉及一种基于缓存节点过滤的无线传感器网络编码数据收集方法,其特征在于,包括:汇聚节点周期性发送包含已收集的元数据位图的广播数据包进行局部配置的网络初始化和缓存节点信息更新;普通节点有选择地进行异或编码并进行随机数据包传输,经过多轮转发后,将数据包转发给缓存节点;缓存节点对数据包进行分析,将仅包含已收集的元数据的冗余数据包删除,向汇聚节点转发剩余数据包;汇聚节点对数据包解码,将新解码的元数据更新到已收集的元数据位图中。本发明通过缓存节点过滤机制可减少汇聚节点收到冗余数据包的概率,异或编码和随机传输可使得数据分散到整个网络中,提高节点数据存活概率;定时更新可以保证数据包过滤机制的可靠性。

    一种基于深度学习的视频对象移除篡改检测方法

    公开(公告)号:CN107527337B

    公开(公告)日:2019-07-09

    申请号:CN201710665991.9

    申请日:2017-08-07

    IPC分类号: G06T7/00 G06N3/08

    摘要: 本发明提供一种基于深度学习的视频对象移除篡改检测方法。本发明方法将视频序列经过前处理转换为灰度差分图像,通过最大值池化减小卷积的计算量、通过高通滤波增强图像的差值信号,然后用非对称的图像子块划分策略得到数量相近的正样本和负样本,最后基于深度学习理论训练神经网络模型。用训练得到的网络模型,测试待检测的视频序列的每一个视频图像帧,得出待检测视频序列每一帧是否存在视频对象移除篡改的判定结果。本发明方法可以实现对视频序列中视频对象移除篡改的检测,判定该视频序列中的每一帧是否存在视频对象移除篡改。本发明可以满足视频完整性、真实性的验证要求,是视频被动取证的一种解决方法,具有广阔的应用前景。