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公开(公告)号：CN106302433A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610657284.0
申请日：2016-08-11
Applicant: 华侨大学
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种基于网络流量预测与熵的网络流水印检测方法及系统，方法包括水印嵌入与水印检测，所述水印嵌入包括：通过指数平滑预测和信息熵处理网络流量，定性定量地代替随机确定适合水印嵌入的时间间隔；在确定的时间间隔内进行水印嵌入检测操作。与传统的网络流水印方法相比，本发明克服了传统水印方案存在的共同缺点，即随机获取时间点进行水印的嵌入操作导致检测准确率较低的缺点。本发明在信息量大的时间内嵌入水印，不易暴露，具有更好的隐蔽性、更强壮的鲁棒性等优势；同时在确定的时间间隔内进行水印操作，提高了水印检测的准确率，也提高了水印的检测效率。
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公开(公告)号：CN105404797A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510703425.3
申请日：2015-10-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F21/16
CPC classification number: G06F21/16 , G06F2221/0733
Abstract: 本发明的一种基于双重冗余的主动网络流数字水印方法中双重冗余的思想是指每一枚水印Wi都对应一个大的时间间隔Ri，而每个大的时间间隔内离散的包含r个小的时间间隔g，水印Wi将被重复嵌入到r个不同的小间隔g内；同时，每个g间隔内都包含多个数据包序列，并最终通过操作数据包时间序列达到嵌入水印的目的；通过采用双重冗余的方法，可以有效提高嵌入的水印在网络传播过程中的稳定性，提高接收端水印的有效检测率，降低误检率。采用本发明基于双重冗余的主动网络流数字水印嵌入方法，可以有效保障发送端嵌入的水印能较安全的抵达接收端，提高接收端水印的检测效率，为有效判断发送端与接收端的通信关系提供依据。
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公开(公告)号：CN105159865A
公开(公告)日：2015-12-16
申请号：CN201510377630.5
申请日：2015-07-01
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F17/14
Abstract: 本发明涉及一种不相关的声振载荷联合施加和不相关多源频域载荷识别研究的试验装置和方法，以及利用该装置在复杂的声振模拟环境下进行不相关多源频域载荷识别的三种方法，分别是最小二乘广义逆法、改进的正则化方法以及多输入多输出支持向量回归机法，三种方法均能根据系统上多个测点的振动响应同时识别出多个不相关频域载荷源的大小本发明的最小二乘广义逆法不需要测定传递函数的相位；改进的正则化方法对应的每一个频率都有最佳的正则化参数；多输入多输出支持向量回归机法能够有避免过学习现象。
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公开(公告)号：CN104378591A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410647822.9
申请日：2014-11-13
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种移动循迹监控系统，包括一移动装置，移动装置上安装有摄像单元、红外感应单元、通信单元、控制单元和电源。通信单元连接一监控平台及控制单元以传输监控平台的指令至控制单元。红外感应单元向外发射红外光并接收反射光信号，控制单元判断反射光信号并获取预定轨迹线。控制单元根据监控平台的指令或预定轨迹线控制移动装置移动及转动。摄像单元采集视频图像信息并通过通信单元传输至监控平台。本发明的移动循迹监控系统可实现移动可控式监控及循迹巡逻式监控。
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公开(公告)号：CN118839656A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410836482.8
申请日：2024-06-26
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/394 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F111/06 , G06F111/20 , G06F115/12
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电路板布线优化方法，包括以下步骤：S101，根据电路布线过程中的多目标特征构建目标函数；S102，构建基于边特征的图注意力模型；S103，生成随机数据并进行加工，利用根据所述目标函数构建的损失函数和加工后的数据对图注意力模型进行训练，生成训练好的图注意力模型；S104，收集实例数据，将收集到的实例数据输入训练好的图注意力模型，生成初始帕累托前沿解集外部存档；S105，通过局部搜索算法对初始帕累托前沿解集进行优化，得到最终帕累托前沿解集外部存档。本发明设计了基于边特征的图注意力模型的单模型，能更高效地获取电路板布线的解；并且通过局部搜索算法进一步优化了图注意力模型生成的解集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117557185A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311562728.9
申请日：2023-11-22
Applicant: 华侨大学
IPC: G06Q10/0835 , G06N5/01 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种求解多目标两级车辆路径问题的混合局部搜索方法，包括以下步骤：根据实际需求，将两级车辆路径问题建模为一个带时间窗的多目标优化模型；针对所述带时间窗的多目标优化模型，设计求解算法。本发明权衡客户、政府部门和运输公司三个方面考虑的问题，以行驶开销、车辆数目、中转站装卸开销及延迟到达惩罚成本作为优化目标，研究带时间窗的多目标两级车辆路径问题；并设计针对两级路径的局部搜索算子、破坏操作符和修复操作符以及混合局部搜索启发式算法，合理规划物流配送车辆路径，提高算法性能。本发明能够降低物流成本、提升物流效率，同时满足消费者服务诉求，对改善城市交通状况、促进可持续发展具有一定的现实意义。
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公开(公告)号：CN111062118B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN201911126724.X
申请日：2019-11-18
Applicant: 华侨大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/241
Abstract: 本发明一种基于神经网络预测分层的多层软测量建模系统及方法，方法包括：通过分析整个工艺过程的化学反应机理、物料平衡和能量守恒原理，确定难以测量的主导变量和易测量的辅助变量，然后建立功能良好的软测量结构，来达到对主导变量实时监测的功能。本发明将传统的RSM数学模型进行拆分多层，主要是将数据库中的样本点根据一定的规律相似特性进行分类，并采用神经网络算法基于有限的样本点分类情况建立弱分类预测数学模型，可以很好的对样本点的分类进行预测，然后分别对不同类别的样本点进行数学建模，从而建立不同类别样本点的响应面数学模型，该方法可以最大限度的提高所建立数学模型的精度，减小预测误差。
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公开(公告)号：CN114723125A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210339414.1
申请日：2022-04-01
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明提供一种结合深度学习和多任务优化的城际车订单分配方法，包括：根据城际网约出行的实际问题进行数学建模，并确定其优化目标；利用已存在的线路的历史订单信息作为训练数据，通过强化学习Actor‑Critic算法训练构建的注意力机制深度网络模型；采用训练好的模型并结合多任务优化进行订单分配优化。本发明提供的方法不仅能够实现“离线训练，在线分配”对同一场景下的订单进行分配，而且能够对新开通的城际路线订单进行预测，而多任务优化可以同时对多条不同城市间城际出行订单进行分配，通过不同线路的相似性进行迁移分别得到彼此的最优分配集合。
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公开(公告)号：CN109948854B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201910217057.X
申请日：2019-03-21
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标优化的城际网约车订单分配方法，涉及人工智能和调度规划两大技术领域。本发明的技术方案包含以下五个要点：一、将城际网约车订单分配问题建模为一个多目标问题，全面真实地反映订单分配问题的本质；二、提出一种基于时间序列和距离信息的启发式构造方法，用于生成满足约束的订单分配方案；三、引入基于邻域操作的局部搜索，对分配方案进行迭代优化；四、提出一种动态订单分配机制，用于处理动态出现的新订单；五、提出一种自适应订单分配方案选择机制，根据不同的场景自适应地选择最佳的分配方案。本发明通过将城际网约车订单分配问题的特征与多目标优化方法相结合，能够为该问题提供一种高效可行的解决方法。
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公开(公告)号：CN111553530A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010342502.8
申请日：2020-04-27
Applicant: 华侨大学
Abstract: 本发明公开了一种城际网约车包车出行运力预测与出行推荐方法及系统。获取城际网约车历史订单数据，根据城际网约车历史订单数据确定在i时间段内平均候车时间、平均下车时间和平均发车间隔时间，通过充分利用历史数据更加准确地进行运力预测；通过获取出行数据，将出行数据输入训练好的城际公路出行时长模型，得到城际公路出行时长，确定i时间段内车辆完成订单时间和城市提供运力的运力空闲预估时刻，建立车辆服务时间预测表和车辆预估时间表；根据车辆预估时间表进行城际网约车出行运力预测，能够提前预估乘客在预约时段内运力是否充足，提高乘客的出行效率。
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