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[发明专利]面向处理单元部署的基于值函数的强化学习方法-CN202010135253.5有效
发明人：胡昊;王禹又;匡宏宇;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2020-03-01 - 公布日： 2023-08-22 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明公开了面向处理单元部署的基于值函数的强化学习方法，对于基于值函数更新的此类强化学习方法，提供了一种将处理单元图部署在物理节点上的对应框架，充分利用强化学习能够通过多次部署尝试得到处理单元部署的更优方案的优点，得到使处理单元图部署后的响应时间更低的部署方法。本发明根据复杂事件处理在边缘计算环境下的特性，来预测响应时间。并根据复杂事件处理响应时间的特性，针对限制了处理单元图整体响应时间的处理单元进行优先部署，来降低处理单元图整体响应时间。
面向处理单元部署基于函数强化学习方法

[发明专利]基于深度学习的无人机群飞行行为识别方法-CN202310120959.8在审
发明人：汪亮;胡浪;陶先平;胡昊 -专利权人：南京大学
申请日： 2023-02-16 - 公布日： 2023-05-02 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的无人机群飞行行为识别方法，首先对获得的十类无人机群飞行行为数据进行了预处理，在无人机群行为离线识别场景下，将每类无人机集群飞行行为的原始轨迹序列数据进行归一化，并转化为灰度图像，然后将图像信息输入到构建的卷积神经网络里进行训练；在无人机群行为在线识别场景下，首先将每类无人机集群飞行行为的原始轨迹序列数据进行标准化，然后将标准化后的数据随机截取一个长度固定的时间序列，输入到构建的循环神经网络中进行训练。该方法充分发挥深度学习神经网络的优势，具有设计简单，鲁棒性较佳，训练完成的神经网络模型具有识别准确率高的优点。
基于深度学习无人机群飞行行为识别方法

[发明专利]基于两阶段意图共享的多智能体协作的最优策略生成方法-CN202211685129.1在审
发明人：汪亮;吴俊锋;陶先平;胡昊 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-12-27 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： G06N3/092 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于两阶段意图共享的多智能体协作的最优策略生成方法，在每个决策时刻，让各个智能体首先根据自身观测生成意向动作，并将意向动作进行广播，广播结束后智能体收到来自其它智能体的意图信息，接着各个智能体独立计算其它智能体意图信息的重要程度，将其中重要程度足够大的智能体标记为依赖对象，并广播依赖对象集合，广播结束后智能体收到来自其它智能体的依赖对象信息，根据依赖对象信息建立依赖关系图，采用一个贪心算法去除依赖关系图中的循环依赖，最后各个智能体按照依赖关系图根据意向动作信息重新决策。使用该方法可以端到端地自动化生成最优策略。
基于阶段意图共享智能体协最优策略生成方法

[发明专利]一种自组织量子网络协议及路由调度方法-CN202110371589.6有效
发明人：黄伟聪;陶先平;陈力军 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： H04W24/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种自组织量子网络协议及路由调度方法，属于网络通信技术领域，一种自组织量子网络协议及路由调度方法，包括如下步骤：步骤S1：引入EMD分解技术和Hilbert谱分析方法进行无线信道和量子信道的优化；步骤S2：对海量无线信道和量子信道进行合理调度。本发明中，基于Hilbert变化的无线信道均衡过程采用EMD进行分解处理，能够有效去除叠加波，增强码间干扰的抑制能力，使得振幅变化很大的相邻波形变得更加平滑，采用EMD分解技术和Hilbert谱分析方法两种技术相结合的方法对无线信道和量子信道的幅值、频率以及时间关系进行估计，能够对不是同一带宽的跨层邻阶边通信，能够有效防止出现负频率相应，从根本上进行码间干扰的抑制。
一种组织量子网络协议路由调度方法

[发明专利]基于马尔可夫模型和熵的开源群智行为挖掘与度量方法-CN202211431455.X在审
发明人：汪亮;桑百惠;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-11-15 - 公布日： 2023-03-03 - 主分类号： G06Q10/101 文献下载
摘要：本发明公开了基于马尔可夫模型和熵的开源群智行为挖掘与度量方法，使用马尔可夫模型对开源项目的工作流程进行建模，并使用特征概率转移矩阵对模型进行聚类，得到代表性行为模型，即项目中的代表聚类模型；对项目中的代表聚类模型分别计算其对应的信源熵，并加权得出该项目的加权信源熵，将加权信源熵作为度量该项目开发行为组织性的指示性指标，用于指导开源项目的协作开发，实现低效环节预警。具有简洁、准确、实用的优点，可以帮助开发人员更好地协作开发、加强合作沟通、加快项目问题解决效率等。
基于马尔可夫模型开源群智行为挖掘度量方法

[发明专利]一种应对大规模问题的递归强化学习方法-CN202210190797.0在审
发明人：张铖;汪亮;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2022-02-28 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种应对大规模问题的递归强化学习框架，包括以下步骤：步骤1，基于模型构建算法对问题进行建模，创建环境模型。步骤2，进行递归强化学习问题求解算法的训练求解过程。本发明的一种应对大规模问题的递归强化学习框架能够增强智能体对于可递归求解问题的学习能力，通过递归求解小规模问题来完成大规模问题的求解目的，在取得较好的扩展效果的同时，具有较强的可解释性，并且该框架能够适用于任意一种经典的强化学习算法，能够让智能体具备学会任意长度的问题的能力。
一种应对大规模问题递归强化学习方法

[发明专利]一种基于距离矩阵的时间序列数据补全方法-CN201810007309.1有效
发明人：汪亮;吴思萌;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06F16/215 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于距离矩阵的时间序列数据补全方法，其挖掘并利用时间序列数据内在的高阶时间关联关系，以时间序列数据中相似的数据点来补全缺失数据；该方法具体包括：针对时间序列数据，基于某种距离度量函数建模出该时间序列的距离矩阵D，其中位于第i行，第j列的矩阵元素Dij为时间序列中第i个数据点和第j个数据点间的距离；基于得到的距离矩阵D，在原始时间序列中寻找与带缺失分段距离最近的k个分段；利用计算得到的k个近邻分段，补全带缺失分段数据。本方法在真实的时间序列数据缺失场景中，能取得了较好补全效果，同时本方法的可解释性较强，背后的物理含义较为清晰，因此能在本方法的基础上进行较多扩展，从而有效运用于各类真实场景中。
一种基于距离矩阵时间序列数据方法

[发明专利]一种面向多模态融合模式识别应用的高效分类器堆叠框架-CN201810007327.X有效
发明人：汪亮;吴天珩;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-01-04 - 公布日： 2022-03-18 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明公开了一种面向多模态融合模式识别应用的高效分类器堆叠框架包括若干传感器，一个运行时在线数据缓存和一个基于分类器堆叠技术的控制单元。其中，传感器负责和环境和用户交互，获取实时数据；运行时在线数据缓存保存获取的实时数据；基于分类器堆叠技术的控制单元由若干分类器堆叠构成，根据系统要求和传感器配置，使用传感器历史数据，由分类器给出系统稳定性的判断，判断系统是否会发生改变，从而对系统中的传感器进行控制。本发明针对多模态系统中不可避免的高能耗问题，提出了一种高效的系统构建框架，拥有泛用性好，易于构建，能耗低，适用面广等优点，能够有效的运用于各类涉及多模态融合的系统。
一种面向多模态融合模式识别应用高效分类堆叠框架

[发明专利]面向开源社区的跨项目issue参与者推荐框架-CN202111390863.0在审
发明人：汪亮;江会煜;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-11-23 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F16/9035 文献下载
摘要：本发明针对开源社区中issue参与者推荐局限于项目内的问题，提出了一种面向开源社区的跨项目issue参与者推荐框架，包括数据采集与文本预处理模块、关联文本语义嵌入模块、开源社区实体结构嵌入模块和推荐结果排序模块。本发明结合开源社区场景特性，利用issue的引用关系拓展项目外的开发者参与进来，利用开源社区的结构关系增强推荐的准确性和可解释性，克服了传统bug分流技术在开源社区中的不足，提高了对跨项目issue的推荐能力。此外，该框架的各部分耦合较低，其中的关联文本语义嵌入模块可拓展为通用关联文本向量嵌入算法。
面向社区项目 issue 参与者推荐框架

[发明专利]一种基于控件区域分布特征的安卓界面相似度计算方法-CN201810711378.0有效
发明人：岳胜涛;马骏;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-07-02 - 公布日： 2022-02-08 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：一种基于控件区域分布特征的安卓界面相似度计算方法，包括一个描述安卓运行时应用界面信息的模型‑控件区域分布树以及界面相似度的计算步骤：首先获取应用界面布局的视图层次信息，该信息可由已有的第三方工具获得；然后遍历视图层次中的每个控件的矩形区域信息，并将这些矩形区域构建为一棵R树；将构建出来的R树作为控件区域分布树，通过比较空间区域分布树的相似度来判定对应界面的相似性。该系统的特点在于：提高了对代码混淆与加这两类反检测方式的抵抗性，提高了针对混合安卓应用界面的相似度计算的精确性。
一种基于控件区域分布特征界面相似计算方法

[发明专利]一种针对带标签时间序列数据的补全方法-CN201811255098.X有效
发明人：吴思萌;汪亮;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-10-25 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06F16/248 文献下载
摘要：本发明公开了一种针对带标签时间序列数据的补全方法，主要用于解决真实场景中常见的时间序列数据连续一段整列丢失问题，该数据补全方法核心思想包括两方面：第一，运用Hankel矩阵化技术将低维时间序列组织成高维形式，引入高阶时间依赖关系，在此基础上利用矩阵分解的方法补全缺失数据，从而有效克服数据整列丢失问题；第二，在算法整体框架中建模标签信息，利用标签信息支持数据补全过程，使补全的数据更符合真实场景。通过合理运用上述两方面的思想，本发明提出的方法能够在真实的时间序列数据缺失场景中取得较好的补全效果；同时，该方法的可解释性较强，还可以在该方法的基础上进行较多扩展，从而有效运用于各类真实场景中。
一种针对标签时间序列数据方法

[发明专利]一种基于集群影响度的战场博弈策略强化学习训练方法-CN202110877724.4在审
发明人：侯松林;蒋煜;胡昊;汪亮;陶先平 -专利权人：南京大学
申请日： 2021-08-01 - 公布日： 2021-11-26 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明提供的一种基于集群影响度的战场博弈策略强化学习训练方法，通过集群影响度的分析结果并结合强化学习技术，可以有效克服开放战场环境具有的作战单位数目大、战争迷雾等挑战，并通过采用强化学习进行交叉训练保证决策模型可以不断提高自身决策水平，有效应对开放战场环境学习困难的问题，有助于军事战场中的人机协同决策等情况，可广泛应用于局域作战、反恐等领域的决策问题。
一种基于集群影响战场博弈策略强化学习训练方法

[发明专利]一种基于布局划分特征向量的安卓应用界面相似度比较方法-CN201810612813.4有效
发明人：马骏;孙清伟;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-06-14 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F21/56 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于布局划分特征向量的安卓应用界面相似度比较方法。所述方法包括一个描述安卓应用运行时用户界面信息的数据模型——布局划分特征向量以及界面之间的相似度计算方法：1)通过第三方工具获得的应用布局，用布局所包含的用户界面信息构造布局划分特征向量；2)通过比较布局划分特征向量的相似度来判断应用界面之间是否相似。该方法的特点在于：提供了可获取的安卓应用界面的一种特征，提高了对代码混淆与加密这两类反检测方式的抵抗性，提高了安卓应用界面检测的精确性，大大加快了相似度计算，可以作为第三方动态重打包检测方法的软件胎记，提高了安卓应用重打包检测的精确性。
一种基于布局划分特征向量应用界面相似比较方法

[发明专利]一种基于主题关联关系分析的开源软件推荐方法-CN201810580303.3有效
发明人：郑智文;汪亮;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-06-07 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F16/9535 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于主题关联关系分析的开源软件推荐方法。所述基于主题关联关系分析的开源软件推荐方法包括以下步骤：对开源软件的主题提取步骤：使用LDA主题模型对开源软件的项目文档进行主题提取，并用提取得到的主题特征对开源软件进行刻画；对开源软件的关系建模步骤：使用概率矩阵分解方法计算任意两个开源软件之间的关系强度，并根据计算得到的关系强度来为某个特定的开源软件做出推荐。本发明的有益效果是：所述基于主题关联关系分析的开源软件推荐方法具有高效、实用、稳定的优点，可以帮助开发人员更好地实现代码复用、快速原型构建以及寻找替代实现等。
一种基于主题关联关系分析软件推荐方法

[发明专利]一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架-CN201810544629.0有效
发明人：吴天珩;汪亮;陶先平;吕建 -专利权人：南京大学
申请日： 2018-05-31 - 公布日： 2021-09-28 - 主分类号： G06F11/34 文献下载
摘要：一种手机端含缺失数据的通用连续行为识别应用框架，应用在智能手机上，包含惯性传感器、传感器控制单元、数据接纳控制单元、数据补全单元和行为识别单元。惯性传感器负责和环境和用户进行交互，获取实时数据；传感器控制单元负责根据数据接纳控制单元的反馈信息，控制传感器的开关和采样频率；数据接纳控制单元根据当前数据负责判断数据是否为有效数据；数据补全单元负责将有缺失的数据进行补全，生成完整的数据供给后续的行为识别单元进行识别。本发明针对手机端行为识别中不可避免的无效数据和数据缺失问题，考虑到手机端能源受限所提出，泛用性好，易于构建，获得数据真实可靠，适用面广，能够有效应用于多种场景下有关手机端的行为识别。
一种手机缺失数据通用连续行为识别应用框架

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