公开(公告)号：CN118070046A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410335954.1

申请日：2024-03-22

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 谈力 ,  杨燕 ,  龙虹毓 ,  于洪 ,  王国胤

IPC: G06F18/213 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明属于电力系统故障因素识别领域，具体涉及一种基于因果特征选择的电力系统故障因素识别方法；包括：获取电力系统数据；对故障结果和故障影响因素进行处理，得到故障结果的第一超集、初始候选配偶集以及初始候选配偶集中每个故障影响因素与故障结果的分离集；对初始候选配偶集进行第一次筛选，得到第一候选配偶集；对第一候选配偶集进行第二次筛选并更新分离集，得到第二候选配偶集和新分离集；对故障结果、第一超集、第二候选配偶集和新分离集进行处理，得到最终的父子特征集和配偶集；将最终的父子特征集和配偶集作为故障结果对应的故障影响因素集合并输出；本发明有效地提升了因果特征选择算法的效率以及准确性，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN118015318A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410188165.X

申请日：2024-02-20

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 向学炘 ,  夏书银 ,  谢江 ,  王国胤

IPC: G06V10/762 ,  G06V20/64

Abstract: 本发明涉及计算机视觉和三维数据处理技术领域，公开了一种基于粒球的多粒度邻居的DBSCAN点云聚类方法，其特征在于，包括：S1、获取原始点云数据集；S2、对所述原始点云数据集进行粒球划分得到若干粒球；S3、基于自然邻居搜索每个所述粒球中心以构建所述粒球中心的多粒度邻居；S4、基于所述粒球中心的多粒度邻居进行条件合并得到样本分布组集合；S5、基于每个所述粒球中心的扩展集合nne计算该粒球中心的自然相对密度NARD；S6、基于每个所述粒球中心的自然相对密度改进DBSCAN算法最终得到聚类标签集合L；S7、将所述聚类标签集合L中的聚类标签映射到对应的粒球所表征的样本上。本发明使得算法更适用于复杂场景下的点云聚类任务。

公开(公告)号：CN117633794A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311499813.5

申请日：2023-11-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李暾 ,  首鹏 ,  苟艳 ,  李茜 ,  王蓉 ,  贾朝龙 ,  肖云鹏 ,  王国胤

IPC: G06F21/56 ,  G06N3/045 ,  G06F40/30 ,  G06F16/36 ,  G06F17/16 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明属于网络与信息安全技术领域，具体涉及一种基于异质图相似性搜索的恶意软件快速检测方法，该方法包括：针对高阶异质图中语义融合阶段发生的语义混淆现象，在节点聚合时引入了自适应权重，以吸收节点局部语义，避免语义混淆现象；针对未知应用检测的时间成本高的难点，采用了一种增量式的相似性搜索模型来处理未知应用，实现快速检测；针对未知应用检测的时间成本高的难点，采用了一种增量式的相似性搜索模型来处理未知应用，实现快速检测。本发明不仅能够有效地对恶意软件进行快速检测，而且能够可以通过对不同阶数邻居和元路径的信息进行分层聚合，以此获取应用软件在复杂恶意软件网络中高级别语义关系。

公开(公告)号：CN116484426A

公开(公告)日：2023-07-25

申请号：CN202310446599.0

申请日：2023-04-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐飞 ,  梁世凯 ,  肖云鹏 ,  王国胤

IPC: G06F21/62 ,  G06F21/60 ,  G06N20/20 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于联邦学习领域，具体涉及一种基于可信执行环境的医疗数据联邦学习方法及系统，该方法包括：客户端与聚合服务器进行双向身份认证；客户端向聚合服务器获取初始全局模型参数，根据初始全局模型参数对全局模型进行训练，将训练后的模型参数加密后返回给聚合服务器；聚合服务器对返回的模型参数进行聚合，将聚合结果发送给客户端，客户端对聚合结果进行安全性验证，若验证失败，则重新进行模型参数聚合，若验证成功，则根据参数聚合结果确定最优模型参数；根据最优的训练模型完成医疗资源分配；本发明通过可信执行环境并结合数字签名SM2技术，实现了安全可信的联邦学习模型训练机制，保证了联邦计算过程中结果的安全性和可靠性。

公开(公告)号：CN116467710A

公开(公告)日：2023-07-21

申请号：CN202310275519.X

申请日：2023-03-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李暾 ,  马可心 ,  万鑫 ,  金洺如 ,  刘红 ,  李茜 ,  庞育才 ,  贾朝龙 ,  王蓉 ,  肖云鹏 ,  王国胤

IPC: G06F21/56 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于网络与信息安全技术领域，具体涉及一种面向不平衡网络的恶意软件检测方法，包括：使用对抗生成网络对原始不平衡数据集进行数据增强，从而使得良性与恶意样本数量达到平衡；选取不同元路径构建异质网络挖掘各类实体信息；采用残差连接和恒等映射的方法提取节点的高阶隐藏信息，避免过平滑现象；基于自注意力机制对个元路径进行自适应加权聚合，获得最终嵌入表示，使用分类器进行分类操作；本发明考虑在现实生活中各类恶意软件的样本量少、难获取的问题，采用对抗生成网络进行数据增强操作，随后对其进行异质网络建模，利用高阶模型获取节点隐藏关系，再利用注意力机制进行元路径聚合，能够有效的对不平衡的软件数据集进行准确检测。

公开(公告)号：CN115985433A

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN202211296875.1

申请日：2022-10-21

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 唐飞 ,  罗威 ,  张欢 ,  凌国玮 ,  肖云鹏 ,  王国胤

IPC: G16H10/60 ,  G06F21/62 ,  G06F18/23 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明涉及差分隐私机器学习技术领域，具体涉及一种面向医疗数据的差分隐私知识迁移方法及系统，方法包括数据拥有者将拥有的隐私医疗数据划分为n份，每份分别采用逻辑回归训练一个医疗诊断分类模型，n个模型组成医疗诊断teacher模型，完成训练的该模型对数据使用者发送的无标签医疗数据进行预测，得到数据的分类结果；将n个模型的投票结果聚合在一起后，在聚合后的投票结果上加上高斯噪声扰动，并将加上扰动后投票数最多的标签发送给数据使用者为无标签数据打上标签；数据使用者利用获得的带标签的数据在本地进行训练，得到student模型；本发明解决了现有技术在医疗中心的强隐私要求下模型准确率低下的问题。

公开(公告)号：CN114491115B

公开(公告)日：2023-03-24

申请号：CN202210147119.6

申请日：2022-02-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 夏书银 ,  单宏远 ,  孟坤 ,  王国胤 ,  高新波

IPC: G06F16/532 ,  G06F16/538 ,  G06F16/55 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及图像检索技术领域，公开了一种基于深度哈希的多模型融合的集成图像检索方法，包括如下步骤：S1、创建图像数据集以及所述图像数据集中的图像所对应的图像标签，所述图像数据集包括图像训练集和图像测试集；S2、将所述图像标签和所述图像训练集中的图像分别输入至多个不同类型的个体学习器中以训练多个所述个体学习器，得到每个所述个体学习器的精度以及图像训练集中的图像对应的训练集二进制哈希编码；S3、将图像测试集中的图像及对应的图像标签输入至多个所述个体学习器中，得到对应的测试集二进制哈希编码。本发明使用多个卷积神经网络模型集成图像检索能充分利用每个个体学习器的学习特性，检索准确率更高。

公开(公告)号：CN115659250A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211359581.9

申请日：2022-11-02

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 李暾 ,  谢荣 ,  帅垚 ,  陈莉 ,  李茜 ,  庞育才 ,  肖云鹏 ,  王国胤

IPC: G06F18/2413 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/082 ,  G06N3/09

Abstract: 本发明属于互联网应用领域，涉及一种基于多模态交叉注意力机制的恶意信息传播预测方法；所述方法包括获取社交网络的恶意信息；根据获取到的恶意信息，基于用户传播结构、用户传播内容以及用户传播行为进行特征提取，构建出恶意信息传播特征空间；采用多模态交叉注意力机制对用户传播结构、用户传播内容和用户传播行为的特征进行优化处理，并将优化后的特征拼接融合；将融合后的特征进行稀疏表示，生成恶意信息传播特征空间稀疏编码矩阵；对恶意信息的生命周期进行时间切片处理，将恶意信息传播特征空间稀疏编码矩阵和全网用户关系网络邻接矩阵输入到基于图卷积神经网络构建的恶意信息传播预测模型中，预测得到未知用户节点的恶意信息传播行为。

公开(公告)号：CN115527677A

公开(公告)日：2022-12-27

申请号：CN202211265611.X

申请日：2022-10-17

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 戴大伟 ,  徐涛 ,  兰丹凤 ,  夏书银 ,  王国胤

IPC: G16H50/30 ,  G16H50/20 ,  G16H30/40 ,  G06T7/00 ,  G06V10/764 ,  G06V10/762 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于图神经网络技术领域，具体涉及一种基于图像图表示与图神经网络的骨关节健康状态评估方法及系统；该方法包括：获取带有标签的骨关节图像；对骨关节图像中的膝盖部位进行定位，将每张图像均切分为左膝盖图像和右膝盖图像；对每张图像进行图表示，得到骨关节图像的节点信息、边信息和邻接矩阵；将训练集输入到基于图神经网络的骨关节健康状态评估模型中进行训练，并且对测试集骨关节健康等级进行评估，得到最佳评估结果和模型；使用该模型评估骨关节健康等级，可视化图神经网络在评估过程中对图像关注区域的热力图；本发明评估精度高，可解释性好，实用性高，具有良好的应用前景。

公开(公告)号：CN115510763A

公开(公告)日：2022-12-23

申请号：CN202211300871.6

申请日：2022-10-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 张晓霞 ,  关俊生 ,  王国胤

IPC: G06F30/27 ,  G06F17/11 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/00 ,  G01N15/06 ,  G01N33/00

Abstract: 本发明属于空气质量监测技术领域，具体涉及一种基于数据驱动探索的空气污染物浓度预测方法及系统；该方法包括：采集空气质量数据并对其进行预处理；采用深度神经网络对预处理后的空气质量数据进行数据拟合，并对数据拟合结果进行自动微分，得到影响因素微分项；根据影响因素微分项构建候选函数库；根据候选函数库中的函数项构建控制方程模型；获取待预测时间段的气象因子数据并将其输入到控制方程模型中，得到空气污染物浓度预测结果；本发明预测精度高，其可解释性良好，实用性高。