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[发明专利]网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质-CN202011264636.9有效
发明人：谭小彬;陈令安;佟欣欣;姜晓枫;杨坚;郑烇;吴枫;张勇东 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2023-09-26 - 主分类号： H04L47/2483 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量识别方法、装置、设备及计算机存储介质，该方法包括以下步骤：针对不同图模式的网络流量进行采集，并进行标注；预处理采集到的所述网络流量，提取每一个网络会话的特征信息；基于所述特征信息，生成数据流图；利用所述数据流图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为数据流图的数据输入所述网络流量识别模型，所述网络流量识别模型将未知流量的数据流图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明解决网络流量识别正确率低的问题，实现利用图神经网络判定网络流量的图模式以及对应的网络应用。
网络流量识别方法装置设备计算机存储介质

[发明专利]一种去中心化的分层联邦学习方法-CN202310998646.2在审
发明人：施钱宝;刘洵;姜晓枫;杨坚;陈双武 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-08-09 - 公布日： 2023-09-08 - 主分类号： G06N20/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种去中心化的分层联邦学习方法，首先通过权威机构对联邦学习系统进行初始化；将初始化后的联邦学习系统分为MEC服务器领导的边缘聚合阶段和基于共识的全局聚合阶段；在边缘聚合阶段，所述MEC服务器作为领导节点收集来自组内客户端的更新模型，并聚合为中间模型；在全局聚合阶段，在区块链的辅助下通过各MEC服务器的共识来保证全局聚合结果的安全性。上述方法可以将联邦学习分为MEC服务器领导的边缘聚合和基于共识的全局聚合两阶段，从而排除恶意服务器的威胁，提高通信安全并降低系统通信开销。
一种中心分层联邦学习方法

[发明专利]一种无人机集群系统及无人机集群安全认证方法-CN202310453223.2在审
发明人：何华森;苗恒坤;侯云鹏;陈双武;姜晓枫;杨锋;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-04-24 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04W12/069 文献下载
摘要：本发明涉及无人机蜂群技术领域，具体涉及一种无人机集群系统及基于这种无人机集群系统的无人机集群安全认证方法。该系统包括:证书颁发机构，用于对无人机进行注册认证，并对该无人机生成全局ID、私钥和公钥；区块链认证服务器，根据指定的无人机全局ID，查询该全局ID对应的无人机公钥；任务服务器，用于向无人机发布任务信息，并维护任务信息；若干无人机按照位置分为不同的域，每两个无人机之间P2P连接；所述证书颁发机构、区块链认证服务器和任务服务器均为区块链上的节点，该区块链中保存无人机身份信息和任务信息。
一种无人机集群系统安全认证方法

[发明专利]一种量子通信网络的路由方法-CN202310750256.3在审
发明人：胡天竺;姜晓枫;匡森;孙欣;陈浩民;朱天泽;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-06-25 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： H04L45/24 文献下载
摘要：本发明公开了一种量子通信网络的路由方法，首先建立基于排队模型的量子中继节点可用性评估机制，采用系统完成剩余任务所需要的时间来表征节点的拥塞程度；再基于节点属性和链路属性建立纠缠分发的多路径路由机制；其中，所述节点属性包括量子中继节点的可用性、量子比特容量属性；所述链路属性包括量子中继节点之间的纠缠链路保真度、经典通信时延属性。上述方法将中继节点排队模型融合进网络建模流程，以增强各节点对网络环境中资源使用状态的感知，平衡各中继节点的任务负载；同时将多路径发现方法融入进路由传输机制中，以应对量子比特资源的高度竞争，降低单请求交付失败的风险。
一种量子通信网络路由方法

[发明专利]一种基于区块链的无人机蜂群网络化任务执行决策的方法-CN202310427096.9在审
发明人：何华森;黄铭轩;侯云鹏;陈双武;姜晓枫;杨锋;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-04-17 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于区块链的无人机蜂群网络化任务执行决策的方法，该方法包括：若干无人机建立基于代理权益证明的区块链网络A的无人机蜂群，代表节点为蜂群主无人机；若干无人机蜂群的建立基于实用拜占庭容错的区块链网络B的无人机集群，主节点为集群主无人机，备用节点为共识节点无人机，每个所述共识节点无人机为其所在无人机蜂群里的蜂群主无人机；在区块链上验证任务请求，集群主无人机在区块链网络B传播验证结果，并更新区块，共识节点无人机在区块链网络A传播验证结果，并更新区块。本发明保证无人机获取节点信息的可靠性和准确性，同时保证了无人机蜂群或单体的自治能力，实现无人机在不同环境下的自治机制。
一种基于区块无人机蜂群网络化任务执行决策方法

[发明专利]一种卫星网络流媒体传输方法-CN202310524151.6在审
发明人：何华森;叶志成;侯云鹏;陈双武;姜晓枫;杨锋;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-05-09 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本发明涉及通信领域，具体涉及一种卫星网络流媒体传输方法，包括接收编码过的可伸缩视频编码视频流；将传输过程均匀分为时隙；建立全局的存储N个时隙的能量阈值的虚拟队列和N个时隙的卫星上下行传输速率的虚拟队列，为每个用户建立存储视频播放速率与视频下行传输速率的虚拟队列；在每个时隙开始时，决策确定卫星的最优传输功率、每个用户的最优视频层数、每个用户分配的时间资源；根据最优传输功率和最优视频层数更新各队列长度和电池能量；根据最优视频层数、最优传输功率和分配的时间资源向每个用户传输视频流。本发明在卫星端和用户端都满足了速率约束，避免了卫星的缓存溢出，防止用户端视频播放中断，是高效率的视频传输方案。
一种卫星网络流媒体传输方法

[发明专利]基于废料焚烧发电过程的状态监测方法、装置及存储介质-CN202310551614.8在审
发明人：余鹏;卫巍;杨锋;杨坚;姜晓枫;姚鸿泽;李俊俊;施钱宝 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2023-05-15 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06T3/40 文献下载
摘要：本发明涉及状态监测技术领域，公开了一种基于废料焚烧发电过程的状态监测方法、装置及存储介质，该方法包括：获取目标传感器采集的当前废料焚烧发电过程的点云数据集合；将点云数据集合输入至预设状态监测模型，获取目标点云数据集合；在检测到目标客户端发送的状态监测请求时，向目标客户端发送目标点云数据集合，以使目标客户端基于目标点云数据集合对当前废料焚烧发电过程进行监测。由于本发明通过状态监测模型将获得当前废料焚烧发电过程的目标点云数据，客户端在接收到目标点云数据后可以基于目标点云数据集合对废料焚烧发电过程进行监测，从而基于废料焚烧发电过程建立的三维建模对车间的生产状况进行实时监测。
基于废料焚烧发电过程状态监测方法装置存储介质

[发明专利]内置区块链的无人机蜂群自适应组网方法-CN202011313204.2有效
发明人： 姜晓枫;李俊俊;曹琬廑;黄昀辉;刘洵;陈双武;何华森;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-11-20 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： H04W28/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种内置区块链的无人机蜂群自适应组网方法，结合区块链基本技术实现了内置区块链的无人机蜂群自适应组网，同时将全局唯一标识符应用到组网传输，由于无人机蜂群的高动态性，传统的基于IP地址的寻址方式会造成高延时，同时降低服务质量。采用基于设备标识寻址的方式，对于蜂群网络中的任何无人机、地面终端等都配置全局唯一标识，整个集群组网系统中，任何传输相关的操作都与GUID息息相关。此外，本发明提出了内置区块链的无人机蜂群自组网机制，使得无人机网络具有一定的抗毁性和自愈合功能，可以实现拓扑更新、全网节点的信息共享，大大提升了无人机的工作效率和生存能力。
内置区块无人机蜂群自适应组网方法

[发明专利]一种模型并行训练中的自适应模型划分方法、系统及设备-CN202310343821.4有效
发明人：谭小彬;沙沫;王清河;凌志;何华森;姜晓枫;杨坚 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种模型并行训练中的自适应模型划分方法、系统及设备，包括如下步骤：S1：将神经网络模型的原始层划分为块，将所述块作为神经网络模型新的层结构；S2：以划分后各阶段的计算和通信时间最大值最小为目标，计算得到神经网络模型所有阶段的分割层；S3：基于所有阶段的分割层并结合动态层迁移技术对神经网络模型进行划分，并对划分后的神经网络模型进行模型训练；S4：实时检测GPUm‑1与GPUm之间的带宽和GPUm的计算能力，设定周期固定的批处理，循环步骤S2至S3，以周期性更新神经网络模型划分；该模型划分方法能够实现针对不同GPU时神经网络模型实时最优划分。
一种模型并行训练中的自适应划分方法系统设备

[发明专利]一种车联网分布式信息收集方法、系统及储存介质-CN202310420819.2在审
发明人：施钱宝;姜晓枫;杨坚;陈双武 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2023-04-19 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： H04L67/12 文献下载
摘要：本发明公开了一种车联网分布式信息收集方法、系统及储存介质，包括如下步骤：S1：网关查找区块链网络中的边缘节点，并将边缘节点标记为区块链节点；S2：每个边缘节点将邻居节点和相应链路上传至区块链，并初始化一个空的链路表L；S3：智能合约计算边缘节点以外的其他节点的邻居数量；S4：选择邻居数量最高的一个节点n并将节点n标记为区块链节点；S5：查找节点n的邻居节点m，将节点m的状态标记为非区块链节点；S6：选择除节点n之外的邻居数量最高的一个节点，重复步骤S4和S5，直至链路表L和链路表LS一致后结束，智能合约得到最终的节点状态表FST和区块链节点；该信息收集方法提高了整体检测效率。
一种联网分布式信息收集方法系统储存介质

[发明专利]网络流量识别方法、设备及计算机存储介质-CN202011264614.2有效
发明人：谭小彬;陈令安;佟欣欣;姜晓枫;杨坚;郑烇;吴枫;张勇东 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2023-05-19 - 主分类号： H04L41/069 文献下载
摘要：本发明公开了一种网络流量识别方法、设备及介质，该方法包括：预处理采集到的网络数据，提取每一个网络会话的特征信息，生成流量日志；基于流量日志，构建预设时间段内的第一形式流量图；在第一形式流量图中增加构建服务器端节点之间相关性的相关边，生成第二形式流量图；利用第二形式流量图的数据对图神经网络进行训练，生成网络流量识别模型；将未知流量转换为第二形式流量图输入网络流量识别模型；网络流量识别模型将未知流量的第二形式流量图和自身学习到的图模式进行匹配；当匹配程度大于预设阈值时，则判定所述未知流量对应的图模式，从而确定未知流量对应的网络应用。本发明实现构建异构图训练网络流量识别模型判定图模式以及网络应用。
网络流量识别方法设备计算机存储介质

[发明专利]多跳网络传输方法、装置、设备及可读存储介质-CN202211144555.4在审
发明人： 姜晓枫;李俊俊;黄昀辉;姚泓泽;卫巍;何华森;陈双武;杨锋;余鹏;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）;中国科学技术大学
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： H04B7/185 文献下载
摘要：本申请公开了一种多跳网络传输方法、装置、设备及可读存储介质，属于无线通信和信息传播技术领域。本申请通过接收上一跳节点发出的编码包并将所述编码包发送至下一跳节点；根据第一剩余丢包率，计算当前节点至少需要发送给所述下一跳节点的数据包数量，向所述上一跳节点发送反馈包，其中，所述上一跳节点根据所述反馈包可确定是否需要补发创新包，接收所述上一跳节点补发的所述创新包并将所述创新包发送给所述下一跳节点。由此，每一个中间节点都能保证收到并转发的编码包总量足以使目的节点能够收到足够解出原始数据包的编码包数量，保证了端到端的传输可靠性，进一步降低了传输时延。
网络传输方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种异步流水线并行训练过程中的动态层迁移方法-CN202211415887.1有效
发明人：何华森;王清河;凌志;沙沫;姜晓枫;谭小彬;杨坚 -专利权人：合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）
申请日： 2022-11-11 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G06F9/50 文献下载
摘要：本发明涉及网络信息技术领域，公开了一种异步流水线并行训练过程中的动态层迁移方法，包括以下步骤：发送层迁移消息；准备层迁移相关资源；执行层迁移；结束层迁移和清理相关资源；执行层迁移时，迁出节点在每次前向传播执行前进行待迁移层的权重迁出操作，迁入节点在每次反向传播执行后进行待迁移层的权重迁入操作，使权重传输过程与计算过程重叠；可作为现有异步流水线并行训练框架的补充模块，能够在不中断当前训练进程的同时实现相邻节点间的模型结构调整和部分层的迁移操作，打破原有异步流水线并行框架只能使用固定模型划分结构进行训练的限制，给深度神经网络的训练优化提供了更灵活有效的方式。
一种异步流水线并行训练过程中的动态迁移方法

[发明专利]基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台-CN202010634515.2有效
发明人： 姜晓枫;曹琬廑;陈双武;何华森;杨坚 -专利权人：中国科学技术大学
申请日： 2020-07-02 - 公布日： 2023-03-10 - 主分类号： G05B19/418 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于区块链和人工智能驱动的无人机蜂群协同工作平台，通过将区块链和网络架构相融合，构建高效数据平面、可靠控制平面和智能平面相互协同的无人机蜂群协作平台架构，保证无人机蜂群任务协作的高效性与安全性；维护了数据存储与传输安全，保证了蜂群网络的自治化、任务决策的智能化，实现对实际环境的可信融合感知，有效地防御了蜂群可能面临的数据窃听与篡改、泛洪等网络攻击。
基于区块人工智能驱动无人机蜂群协同工作平台

[发明专利]机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质-CN202211370397.4在审
发明人：姚泓泽;余鹏;杨锋;杨坚;姜晓枫;徐正欢;卫巍;李俊俊 -专利权人：中国科学技术大学先进技术研究院;合肥综合性国家科学中心人工智能研究院（安徽省人工智能实验室）;中国科学技术大学
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： B25J19/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种机器人故障诊断方法、装置、设备以及存储介质，涉及工业智能制造领域，所述方法包括：获取机器人的扭矩信息；将所述扭矩信息输入至训练好的故障诊断模型中，获得所述故障诊断模型输出的故障类型信息；其中，所述故障诊断模型为LSTM‑Resnet混合深度学习模型。本申请提高了确定机器人故障信息的效率。
机器人故障诊断方法装置设备以及存储介质

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