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[发明专利]一种基于MV-GRU的热负荷预测方法-CN202110363509.2有效
发明人： 李光夏;张俊波 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-04-02 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06N3/045 文献下载
摘要：本发明公开了一种利用多视角‑门控循环单元神经网络(MV‑GRU)对集中供热系统热负荷进行预测的方法，所诉方法包括：获取热负荷、室外温度的历史数据，将其作为两种视角；对两种视角的数据进行归一化处理，划分为训练集和验证集；利用归一化后的数据训练组合神经网络获得预测模型，组合神经网络由GRU和DMAN网络组成；基于所述热负荷预测模型，对集中供热系统的热负荷进行预测。本发明的基于MV‑GRU实现的集中供热系统热负荷预测方法，通过挖掘热负荷和室外温度两者之间的耦合关系，实现了对集中供热系统热负荷较为高效的预测。
一种基于 mv gru 负荷预测方法

[发明专利]一种遥感目标检测方法、系统、介质、设备及终端-CN202310198988.6在审
发明人：王建东;闫文成;李光夏;胡涵睿;赵双睿;蔡慧选;王靖渊;曹泽鹏;王超;姚福浩 -专利权人：西安电子科技大学青岛计算技术研究院
申请日： 2023-03-03 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： G06V20/17 文献下载
摘要：本发明属于计算机视觉技术领域，公开了一种遥感目标检测方法、系统、介质、设备及终端，构建基于CNN的RGB‑红外图像融合网络，采用面向任务的融合方法、低层和高层联合自适应训练策略，利用由内容损失和语义损失组成的联合损失约束融合网络和显著性目标检测的融合方法；引入角度信息采用高斯循环编码和矩形循环编码预测角度，进行特征提取并利用BIFPN双向特征融合方法进行特征融合；利用实时采集的多模态视频流进行解码、算法推理以及边界框标定，将结果编码推流至流媒体服务器或客户端中。本发明利用图像融合算法和旋转目标检测算法相结合的方式，能够在强光和弱光条件下快速、准确检测到车辆位置和类别信息，应用于无人机交通管理和灾难救援场景等下的旋转目标检测。
一种遥感目标检测方法系统介质设备终端

[发明专利]面向异构联盟链的跨链原语生成方法以及相关装置-CN202210565428.5有效
发明人：董学文;冶英杰;杨凌霄;沈玉龙;郭校杰;刘佳;张志为;赵明;李光夏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-05-23 - 公布日： 2023-08-01 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明提供一种面向异构联盟链的跨链原语生成方法以及相关装置，本发明的面向异构联盟链的跨链原语生成方法包括：利用原语生成模型对跨链交易及辅助信息进行处理，得到跨链原语，其中，所述原语生成模型包括零知识证明算法和可验证延迟函数；对所述跨链原语进行验证，确认所述跨链交易及辅助信息是否成功上链。通过零知识证明算法和可验证延迟函数的配合，能够有效的保护交易隐私，防止隐私泄露。
面向联盟跨链原语生成方法以及相关装置

[发明专利]一种基于容器云平台的微服务工作流弹性调度方法、系统及设备-CN202310199403.2在审
发明人：王建东;李泽玉;李光夏;李云豆;张志为;严煜昆;刘磊;李烨城;彭勇毅;宋子健 -专利权人：西安电子科技大学青岛计算技术研究院
申请日： 2023-03-04 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明属于云计算数据处理技术领域，公开了一种基于容器云平台的微服务工作流弹性调度方法、系统及设备，包括：将工作流划分为DSSW和RIBW；并将工作流截止日期划分为工作流的每个任务的子截止日期；对于DSSW和RIBW工作流就绪队列中的任务进行排序；采用不同的分配策略对DSSW和RIBW工作流中的任务分配到现有容器实例或创建的新容器，得到调度方案；采用多目标优化的新容器实例部署算法确定容器到VM的映射关系，得到部署方案。本发明可以对采用容器云平台部署的物联网系统的用户请求快速处理并返回结果，在保证用户SLA情况下降低资源使用成本，提高资源利用率。
一种基于容器平台微服务工流弹调度方法系统设备

[发明专利]考虑误差自相关与局部性增强的热负荷预测方法-CN202211083123.7在审
发明人： 李光夏;周成;李佳桐;沈玉龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑误差自相关与局部性增强的热负荷预测方法，涉及机器学习处理技术领域，包括：获取历史热负荷数据和环境数据；历史热负荷数据和环境数据根据观测点时间正序排布；预处理历史热负荷数据和环境数据，得到数据样本；构建考虑误差自相关与局部性增强的热负荷预测模型；预测模型包括误差自相关性建模模块、局部性增强模块和特征提取模块；将数据样本划分为训练集样本和测试集样本，基于训练集样本优化预测模型，得到优化好的预测模型；基于测试样本即评估优化好的预测模型，并不断再调整预测模型的训练超参数；基于优化好的预测模型，对未来热负荷进行预测。本申请实现了对热负荷较为高效的预测。
考虑误差相关局部性增强负荷预测方法

[发明专利]分布式证书管理系统及其构建方法、证书管理方法-CN202210603332.3在审
发明人：董学文;郭校杰;张涛;陈国良;李光夏;马梅;沈玉龙;吴镇岐;姚青松 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-05-30 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： H04L9/32 文献下载
摘要：本发明涉及一种分布式证书管理系统及其构建方法、证书管理方法，分布式证书管理系统包括：证书链、撤销链和监管链，证书链、撤销链和监管链均采用异构链结构，其中，证书链用于存储证书签发机构颁发的证书信息；撤销链用于存储证书签发机构撤销的证书信息；监管链用于统计、存储证书签发机构中对证书进行的部分重要操作。分布式证书管理系统实现了不同的证书管理服务，不同属性的证书存储在不同的区块链中，提高了链上证书信息查询和遍历效率，提高了分布式PKI对外提供服务效率；该证书管理系统框架结构清晰，易扩展，便于监督和管理链上证书记录，保证了PKI系统安全、稳定的扩展。
分布式证书管理系统及其构建方法

[发明专利]一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统-CN202110229562.3有效
发明人：沈玉龙;贺梦帅;滕跃;张志为;张涛;李光夏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2022-09-30 - 主分类号： H04L67/101 文献下载
摘要：本发明属于计算机应用技术领域，公开了一种基于截止时间感知的边云协同任务调度方法及系统，所述基于截止时间感知的边云协同任务调度方法包括：终端设备数据发送至统一接入模块；对任务预分类，分别发送至不同目的地；任务调度中心提取任务类型和任务截止时间，查询安装了对应服务的服务器集合Stargetl；将任务拟分配至Starget1中的服务器，计算时延是否满足截止时间，将任务分配给至满足条件的服务器；任务到达目标服务器，生成新的任务执行队列。本发明由统一接入模块接收终端设备产生的任务数据，对任务预分类后发送到远程云中心或任务调度中心，保证边缘云系统负载均衡，提高整体边云架构的资源利用率。
一种基于截止时间感知协同任务调度方法系统

[发明专利]一种多源异构工业协议报文解析方法、系统、设备及介质-CN202210252524.4在审
发明人：祝幸辉;蒋梓恒;沈玉龙;董学文;李光夏;张元玉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-07-29 - 主分类号： H04L69/22 文献下载
摘要：本发明属于工业互联网技术领域，公开了一种多源异构工业协议报文解析方法、系统、设备及介质，通过提供的可视化界面管理输入终端信息；接收到工业协议报文输入后，由预处理模块去除无效报文、根据输入终端上传的地址和标签查询设备对应工业协议名称和设备ID，提交至协议匹配模块，报文则输出至报文解析模块；协议匹配模块根据预处理模块提交的工业协议名称和设备ID，协议解析脚本数据库中获取解析脚本，并在关系数据库中查询对应ID工业设备数据结构；报文解析模块在脚本引擎中运行协议匹配模块输出脚本以解析输入报文，根据协议匹配模块输出的数据结构格式化解析出的报文数据并存入非关系型数据库。本发明提高了大规模工业设备接入效率。
一种多源异构工业协议报文解析方法系统设备介质

[发明专利]一种基于流量分类识别的物联网设备入侵检测的方法-CN202110230371.9有效
发明人：沈玉龙;张维尊;滕跃;李光夏;肖叶秋;穆旭彤;张志为;祝幸辉 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2021-03-02 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于物联网安全技术领域，公开了一种基于流量分类识别的物联网设备入侵检测的方法，构建一个模拟的物联网智能环境，获取物联网设备的流量信息；确认进行物联网流量分类识别的特征向量；基于多阶段机器学习方法的流量分类识别，用训练数据对分类器进行训练；利用假物联网设备模拟入侵检测并用正常物联网设备来进行试验，查看检测率。本发明主要研究是基于统计的设备流量分类识别算法，并在特征向量的选择方面更多的是基于统计的流量数据包进行选择。本发明可以用来检测和减轻网络安全攻击，物联网中设备是极其容易被渗透和攻击的；通过分类识别他们每一种设备的流量模式来识别攻击。
一种基于流量分类识别联网设备入侵检测方法

[发明专利]一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统-CN202210108872.4在审
发明人： 李光夏;李芮宇 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-06-10 - 主分类号： G01N33/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种工业环境下基于传感器组网的气体监测系统，包括：位于各个预设区域内的传感器阵列、与各传感器阵列分别通信连接的边缘节点、以及与边缘节点通信连接的云服务器；其中，传感器阵列用于获取当前时刻下，自身所在预设区域内的第一气体数据；边缘节点用于根据与自身通信连接的传感器阵列发送的第一气体数据，预测自身对应的预设区域在当前时刻之后的预设时间段内的第二气体数据；云服务器用于根据各边缘节点发送的各个预设区域对应的第一气体数据和第二气体数据，对工业环境中的气体进行分析。上述监测系统通过引入传感器阵列，能够多维度、准确、高效的采集所在预设区域在当前时刻下的第一气体数据，有效提高了环境数据的采集效能。
一种工业环境基于传感器组网气体监测系统

[发明专利]基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方法-CN202210108867.3在审
发明人： 李光夏;蒋云展 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer的多模态自相关补偿的时序预测方法，包括：获取当前环境中气体的多模态数据；将多模态数据输入至预先训练好的时序预测模型，以使时序预测模型中的特征提取模块对多模态数据中不同模态类型的数据分别进行特征提取；将特征提取后的数据输入至时序预测模型中的数据处理模块，以使数据处理模块对特征提取后的数据进行归一化处理和时序化处理，得到待预测数据；利用Transformer预测模型根据待预测进行预测，得到当前时刻之后预设时间段内的气体浓度。本发明使得时序预测模型在预测时综合考虑多种模态因素，通过引入自相关补偿机制使得时序预测模型可以自适应的消除多模态融合数据中的自相关误差，提高了预测的精度。
基于 transformer 多模态相关补偿时序预测方法

[发明专利]基于Transformer时序预测的环境监测方法-CN202210109339.X在审
发明人： 李光夏;蒋云展 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-28 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于Transformer时序预测的环境监测方法，该方法包括：获取当前环境中的气体浓度数据，气体浓度数据包括时间序列信息；将气体浓度数据输入至预先训练好的时序预测模型，以使时序预测模型中的第一子网络对气体浓度数据进行预处理得到全局数据；使编码器Encoder模型按照预设时间段从全局数据中获得多个局部数据，并确定各个局部数据相对于全局数据的自相关程度的概率分布；使译码器Decoder模型根据自相关程度的概率分布，确定当前时刻之后的预设时间段内待检测环境中的气体浓度。本发明改进了Transformer训练模型，引入了Bert的预训练模式，大大节约了模型的训练时间，同时采用扩张注意力机制缩减了模型的内存开销。
基于 transformer 时序预测环境监测方法

[发明专利]一种基于归纳逻辑编程的多智能体强化学习方法-CN202210090154.9在审
发明人： 李光夏;张俊波;沈玉龙 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06N3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于归纳逻辑编程的多智能体强化学习方法，包括：步骤1：构建多智能体系统；步骤2：利用可微归纳逻辑编程将智能体获取的环境局部观察信息和接收的通信信息编码为一阶谓词表示；步骤3：对一阶谓词表示进行推理解码得到动作概率；步骤4：智能体根据动作概率选择动作并与环境交互；步骤5：利用优势函数对智能体选择的动作进行评估，并根据评估结果进行优化更新，直至所有智能体的策略收敛。本发明的基于归纳逻辑编程的多智能体强化学习方法在智能体的合作任务中拥有优越的表现，不仅可以学习接近最优的策略，并且比传统的强化学习方法具有更好的可解释性。
一种基于归纳逻辑编程智能强化学习方法

[发明专利]一种基于决策树的物联网港口船舶调度方法-CN201810277279.6有效
发明人：沈玉龙;刘佳;李光夏 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-03-31 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于决策树的物联网港口船舶调度方法，包括以下步骤：S1、获取船舶属性集、港口属性集，根据所述船舶属性集和所述港口属性集得到港口作业计划数据集；S2、根据所述港口作业计划数据集获取数据集样本，根据所述数据集样本生成港口调度决策树模型；S3、获取待调度的港口船舶状态信息，将所述港口船舶状态信息输入到所述港口调度决策树模型中，得到决策结果。本发明通过获取港口作业计划数据集并生成决策树模型，能够实现对港口船舶调度的有效作业计划安排，通过利用决策树对港口船舶作业计划进行规划，相比于传统人工调度，能够达到实时性优、决策公平、资源利用率高、管理成本和安全风险低等优点。
一种基于决策树联网港口船舶调度方法

[发明专利]用于信息系统入侵检测的在线单分类主动机器学习方法-CN201910142435.2有效
发明人： 李光夏;刘佳;沈玉龙;党永超 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2019-02-26 - 公布日： 2022-02-01 - 主分类号： H04L9/40 文献下载
摘要：本发明属于机器学习技术领域，公开了一种用于信息系统入侵检测的在线单分类主动机器学习方法；包括：使用信息系统中较易获得且数量最多的一类数据对分类器进行初始化，得到初始分类器模型；对于信息系统中实时数据，根据所得初始分类器模型，对实时数据的类型根据一定策略给出预测，同时，若满足某种条件，请求专家给出专业判定，并对分类器模型做出更新。本发明使用在线单分类主动机器学习方法检测信息系统中的网络入侵行为；使用单分类算法学习正常数据的特征并以此判定数据类型；选出分类器所给出的预测结果中最值得被专家分析的数据，由专家判定并针对性地更新分类器，更好地利用专家资源提升分类器性能，实现对信息系统入侵行为的有效识别。
用于信息系统入侵检测在线分类主动机器学习方法

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