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公开(公告)号：CN105246077A
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201510540664.1
申请日：2015-08-28
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: Y02D70/00 , H04W12/12 , H04W24/02 , H04W52/0209
Abstract: 一种移动终端的云病毒检测方法，涉及移动云计算。利用云端安全服务器的计算资源来检测移动终端的病毒，以减少移动终端的能量消耗，加快检测速度，并提高检测精度。移动终端将所产生的跟踪日志文件分为若干模块，并根据当前无线传输的带宽和云端服务器的检测速度，使用Q学习算法设计跟踪日志文件模块的云端服务器卸载比率，即通过无线网络传输部分跟踪日志文件到云端服务器，进行云端病毒检测。适用于手机和平板电脑等移动终端，提高其病毒检测的速度和精度，减少移动终端的能量和存储等消耗。
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公开(公告)号：CN105119987A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510504069.2
申请日：2015-08-17
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种车载网络的移动群智感知方法，涉及无线通信。包括：移动群智感知服务器向相关区域内的车辆发送征集感知报告的广播信息；收到征集消息的车辆根据自身的感知开销和传输信道状态，采用增强学习算法WoLF-PHC决定是否参与该项目，以及感知的精度；移动群智感知服务器收到车辆的感知报告后，对感知报告的准确度进行评估，并使用WoLF-PHC算法来确定付给车辆的报酬。通过调整给车辆的报酬，激励车辆参与感知任务，从而使服务器获得所需要的车载感知报告。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104700640A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510127406.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q30/06
CPC classification number: G08G1/0141 , G06Q10/04 , G08G1/012 , G08G1/0133
Abstract: 一种基于移动群智感知的路况信息汇集方法，涉及无线通信技术与智能交通技术领域。服务器向相关地区的手机用户广播征集路况报告的通知；服务器接收到手机用户的路况报告后，按照路况报告的精确度对其划分等级；服务器汇总所有接收到的路况报告后，确定服务器在此刻的状态s，获得系统增益G(s)；在目标最优定价不确定的情况下，服务器通过Q学习，学习如何对手机用户的任务路况报告的奖励金额定价，以获取服务器的最大收益；对不同质量等级l的路况报告有不同的定价y(l)，在一次学习过程中规定服务器的最大任务发布次数为K，第k次任务发布中的服务器状态是sk，服务器对路况报告的总定价是yk。
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公开(公告)号：CN106961684A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710181997.9
申请日：2017-03-24
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: H04W16/14 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N99/005 , H04W24/02
Abstract: 基于深度强化学习的认知无线电空频二维抗敌意干扰方法，认知无线电次用户在未知干扰机攻击模式和无线信道环境的状态下，观察认知无线电主用户的接入状态、无线信号的信干比，利用深度强化学习机制决定是否离开所在被干扰区域或者选择一个合适的频点发送信号。结合深度卷积神经网络和Q学习，利用Q学习在无线动态博弈中学习最优抗干扰策略，将观测状态和获取效益输入深度卷积神经网络作为训练集加快学习速度。利用深度强化学习的机制，提高认知无线电在动态变化的无线网络环境场景下对抗敌意干扰机的通信效率。可克服人工神经网络需要在训练过程中需要先对数据进行分类以及Q学习算法在状态集和动作集维度大的情况下学习速度会快速下降问题。
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公开(公告)号：CN105119987B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510504069.2
申请日：2015-08-17
Applicant: 厦门大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 一种车载网络的移动群智感知方法，涉及无线通信。包括：移动群智感知服务器向相关区域内的车辆发送征集感知报告的广播信息；收到征集消息的车辆根据自身的感知开销和传输信道状态，采用增强学习算法WoLF‑PHC决定是否参与该项目，以及感知的精度；移动群智感知服务器收到车辆的感知报告后，对感知报告的准确度进行评估，并使用WoLF‑PHC算法来确定付给车辆的报酬。通过调整给车辆的报酬，激励车辆参与感知任务，从而使服务器获得所需要的车载感知报告。
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公开(公告)号：CN107067190A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710351211.3
申请日：2017-05-18
Applicant: 厦门大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/084 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 基于深度强化学习的微电网电能交易方法，涉及智能电网。制定与其他相连微电网和电厂的电能交易方案。其特征在于，微电网通过无线网络收集相连的微电网的可再生能源产量和负荷以及交易量等信息，基于深度强化学习算法，通过观察自身的电能储量，决定与其他微电网和电厂之间电能的交易量。微电网不需要预知自己与其他微电网的产能和负荷模型，即可实现最优的电能交易方案，可提高可再生能源的利用率，降低对传统能源的依赖性，增加微电网的长期效益。
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公开(公告)号：CN104700640B
公开(公告)日：2016-09-28
申请号：CN201510127406.0
申请日：2015-03-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G08G1/0967 , G06Q30/06
Abstract: 一种基于移动群智感知的路况信息汇集方法，涉及无线通信技术与智能交通技术领域。服务器向相关地区的手机用户广播征集路况报告的通知；服务器接收到手机用户的路况报告后，按照路况报告的精确度对其划分等级；服务器汇总所有接收到的路况报告后，确定服务器在此刻的状态s，获得系统增益G(s)；在目标最优定价不确定的情况下，服务器通过Q学习，学习如何对手机用户的任务路况报告的奖励金额定价，以获取服务器的最大收益；对不同质量等级l的路况报告有不同的定价y(l)，在一次学习过程中规定服务器的最大任务发布次数为K，第k次任务发布中的服务器状态是sk，服务器对路况报告的总定价是yk。
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