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公开(公告)号：CN112437451B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011247205.1
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的无线网络流量预测方法和设备，方法包括：获取区域采样的历史数据，构建二维稀疏时间序列；使用卷积LSTM进行特征提取，利用历史数据对未来的二维流量图谱进行初步预测；将初步预测结果作为生成对抗网络的训练集，通过构建一个拥有生成网络、分辨网络以及精度保证网络的新式生成对抗网络，从而得到了精度更高，误差更小的流量图谱预测结果。本发明可应用在大范围的区域流量趋势预测之中，利用群智感知对城市流量分流进行提前预警。
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公开(公告)号：CN114626479A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210290945.6
申请日：2022-03-23
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码时序分解的时间序列异常检测方法和设备，所述方法基于时间序列分解方法、循环神经网络、长短记忆网络、变分自编码器，利用循环变分自编码器模型对分解后的时间序列进行重构，实现了多变量时间序列异常检测。本发明具有较好的时间序列异常检测效果，有效减弱了时间序列中的非异常因素导致的数据波动，更好地获取了时间序列中的时序依赖性信息，从而提升整体异常检测性能。
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公开(公告)号：CN112437451A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011247205.1
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的无线网络流量预测方法和设备，方法包括：获取区域采样的历史数据，构建二维稀疏时间序列；使用卷积LSTM进行特征提取，利用历史数据对未来的二维流量图谱进行初步预测；将初步预测结果作为生成对抗网络的训练集，通过构建一个拥有生成网络、分辨网络以及精度保证网络的新式生成对抗网络，从而得到了精度更高，误差更小的流量图谱预测结果。本发明可应用在大范围的区域流量趋势预测之中，利用群智感知对城市流量分流进行提前预警。
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公开(公告)号：CN112231582A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011249317.0
申请日：2020-11-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/958 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于变分自编码数据融合的网站推荐方法和设备，所述方法基于协同过滤方法与神经网络、变分自编码器、边信息提取方法，实现了网站推荐，模型构建中将边信息提取与变分自编码器相结合来完成附带排名信息的网站推荐任务，因为提取了隐式反馈数据中的边信息，模型输入的信息更加全面。本发明具有良好的网站推荐效果。
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公开(公告)号：CN106021352B
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201610304112.5
申请日：2016-05-10
Applicant: 南京大学
IPC: G06F16/9535 , G06F16/338 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于社群分析的学术搜索引擎排序方法，在学术搜索引擎中，基于学术圈内部的著作引用关系和作者合作关系建立二维复杂图模型，将其转化为一维图模型，运用带权重的标记传播方式进行社群分析，将著作信息划分成不同的社群，然后在用户输入所要搜索内容基础上进行社群关系的映射，然后通过基于随机游走过程的排序策略，参考文本相似性和图节点的游走次数对社群内部的内容进行排序，最后得到用户需要的著作集合。本发明方法可以找出学术搜索引擎传统排序方法不能找出的隐藏相关内容，克服传统方法过于依赖文本相似性的缺点，同时该方法的运算需要较少的时间，适用于大型学术搜索引擎排序的场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102467820A
公开(公告)日：2012-05-23
申请号：CN201010530886.2
申请日：2010-11-04
Applicant: 南京大学
IPC: G08G1/01
Abstract: 本发明公开了一种基于移动车载网的十字路口违章车辆检测方法，位于十字路口区域的所有车辆构成一个车载自组网，在嫌疑车辆出现前所有等待绿灯的车辆均为监视车辆，该检测方法步骤为：根据车载自组网中表现的不同特征确认嫌疑车辆，监视车辆向基站发送嫌疑车辆报告，再由基站进行违章界定。本发明将车载自组网络应用到闯红灯车辆的检测中去，根据车载自组网络中闯红灯的车辆与其他车辆之间的通信特征，实现对闯红灯车辆的自动检测，降低了人力监控成本，可以作为交通违章检测的辅助系统。
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公开(公告)号：CN101446898B
公开(公告)日：2011-06-15
申请号：CN200810235435.9
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种通过函数编程模型支持大规模分布式并行计算的方法，首先将基于过程的实现代码转换成函数式，然后消除函数的边际效应，再构造fork和forkout函数，进行模拟执行过程，当遇到函数调用时，将函数调用转换为将函数和其参数作为参数，传入伪调用函数。利用VOID的感染特性来对函数调用进行染色获取函数的调用关系。当到达程序的终点则产生一系列的函数执行序列，根据执行序列以及参数进行一次分布式计算，将结果缓冲起来，并对代码进行第二次执行，在此过程，遇到函数调用，直接返回已经缓冲的数据。本发明通过建立基于通用语言的并自动化归纳问题分割的模型，实现函数的分布调度执行算法，适合应用于大规模分布式系统。
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公开(公告)号：CN101557625B
公开(公告)日：2011-04-06
申请号：CN200910025756.0
申请日：2009-03-09
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种无线网络中基于移动检测的快速切换方法，步骤是：移动检测：首先通过收集移动节点数据包中的RSSI值来估测AP和移动节点之间的距离，然后使用节点定位得到移动节点的位置信息，通过位置信息预测移动节点的移动方向和移动速度；AP选择：根据移动节点的移动方向和移动速度选择合适的邻居AP提供给移动节点进行切换；快速切换：通过修改传统的802.11协议，实现移动节点快速切换。本发明通过修改传统的802.11协议，使用移动检测的方法预测移动节点下一次切换的AP，当移动节点需要切换时，仅需要扫描预先选择的AP所在的信道，从而减少切换时延，实现了快速切换。
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公开(公告)号：CN101446898A
公开(公告)日：2009-06-03
申请号：CN200810235435.9
申请日：2008-12-02
Applicant: 南京大学
IPC: G06F9/44
Abstract: 本发明公开了一种通过函数编程模型支持大规模分布式并行计算的方法，首先将基于过程的实现代码转换成函数式，然后消除函数的边际效应，再构造fork和forkout函数，进行模拟执行过程，当遇到函数调用时，将函数调用转换为将函数和其参数作为参数，传入伪调用函数。利用VOID的感染特性来对函数调用进行染色获取函数的调用关系。当到达程序的终点则产生一系列的函数执行序列，根据执行序列以及参数进行一次分布式计算，将结果缓冲起来，并对代码进行第二次执行，在此过程，遇到函数调用，直接返回已经缓冲的数据。本发明通过建立基于通用语言的并自动化归纳问题分割的模型，实现函数的分布调度执行算法，适合应用于大规模分布式系统。
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公开(公告)号：CN101355583A
公开(公告)日：2009-01-28
申请号：CN200810196041.7
申请日：2008-09-11
Applicant: 南京大学
Abstract: 本发明公开了一种无线自组网中基于松散位置依赖的缓存搜索方法，松散位置依赖模式下的搜索过程包括以下4个步骤：1)生成请求；2)本地缓存搜索，若无结果则执行步骤3)；3)向邻居用户发送搜索请求，每个邻居用户执行步骤2)的本地搜索，将结果返回产生请求的用户，由该用户选择最合适结果，若无结果则执行步骤4)；4)向服务器提交搜索请求，由服务器返回最优结果。用户在提出搜索请求时可根据具体情况附加上其可以承受的额外开销，通过比对缓存数据的有效区域以及相应的约束值来决定该缓存数据是否可用。该方法既提高了缓存的命中率，同时也降低了通信传输过程中的能量开销。
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