专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于深度强化学习DQN的DQN-OLSR路由方法-CN202310137402.5在审
  • 郭剑辉;杨利行;濮存来;陶叔银;董宏林;肖志杰;李伦波 - 南京理工大学
  • 2023-02-20 - 2023-05-26 - H04W40/02
  • 本申请公开了一种基于深度强化学习DQN的DQN‑OLSR路由方法,包括节点在HELLO消息中添加节点负载能力信息,节点在HELLO消息中添加坐标信息和速度信息,计算得到加权链路生存时间,节点在HELLO消息中添加节点剩余能量;在路由计算的过程中,路由根据节点邻居数量、节点负载能力、加权链路生存时间和剩余能量四个参数,通过深度强化学习DQN来学习训练Q函数;当进行MPR集合的计算时,根据Q函数得到四个参数的权重并算出节点的综合质量,进而选择出综合质量最大的节点作为MPR节点;当节点发送数据包时,基于最短跳数原则来计算路由表,通过最优的MPR节点进行消息转发。本方法提升了整体网络的稳定性,提高了网络吞吐量,降低了丢包率。
  • 一种基于深度强化学习dqnolsr路由方法
  • [发明专利]一种空地协同探测组网部署优化方法-CN202310038646.8在审
  • 郭剑辉;郭冬雷;陶叔银;李伦波;濮存来 - 南京理工大学
  • 2023-01-12 - 2023-05-23 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种空地协同探测组网部署优化方法,首先建立地面雷达探测传感器组网部署的数学模型;其次将探测区域进行栅格化处理,利用遗传算法对地面雷达探测传感器组网进行优化部署,得到Pareto解;再次计算探测区域每个栅格的薄弱指数,进而获取薄弱矩阵;接着利用广度优先遍历思想处理薄弱矩阵,提取薄弱区并排序;最后根据薄弱区制定空基雷达部署任务,最终生成空地协同探测组网部署方案。本发明能弥补了地面雷达组网对无人机等低空目标探测性能较差和调度机动性上的不足,提升了地面雷达组网空频域覆盖能力和抗电磁干扰、反隐身能力,使空基雷达探测传感器重点任务的巡逻航线指定更具有专业性和严谨性。
  • 一种空地协同探测组网部署优化方法
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的快速目标检测方法-CN202310104561.5在审
  • 郭剑辉;李智强;陶叔银;李伦波;濮存来 - 南京理工大学
  • 2023-02-13 - 2023-05-09 - G06V10/82
  • 本申请公开了一种基于卷积神经网络的快速目标检测方法,FastDet网络主干网络包含通道拆分、跨阶段通道拼接、残差连接和通道混洗操作;颈部网络改进于YOLOv4Tiny,将原有的FPN改为交叉型FPN,进一步加强了特征融合,同时引入ECA注意力模块,加强对重点通道的关注度;检测头借鉴YOLOX设计思想,将类别预测和置信度、回归预测进行解耦,加快网络训练收敛速度,提升最终精度;正样本匹配部分采用改进版SimOTA*策略,确保了训练初期以及应对困难样本时能够匹配合适的正样本,稳定网络训练;损失函数部分采用SIOU损失,同时考虑重叠区域、中心点距离、边框的宽高与角度,最终优化边框回归精度。该方法作为一个通用的轻量级目标检测器,经过训练后应用于诸多计算机视觉任务。
  • 一种基于卷积神经网络快速目标检测方法
  • [发明专利]一种基于节点重要度的动态资源分配方法及系统-CN202011437132.2有效
  • 王旗;濮存来;李伦波;郭剑辉 - 南京理工大学
  • 2020-12-10 - 2022-12-06 - H04L47/76
  • 本发明公开了一种基于节点重要度的动态资源分配方法及系统,属于通信网络中的相继故障控制技术领域。方法包括:构建基于数据包发送与接收的相继故障通信网络模型,初始化通信网络的各参数;移除网络中数据包负载最大的节点,作为相继故障的触发条件;根据节点的负载分布,进行超载节点的预判与记录;根据预估结果实行基于节点重要度的资源分配策略;判断通信网络是否存在超载节点,若是,则移除相应节点并重新进行超载预判与资源分配;否则计算网络中剩余最大连通图占原始网络的比例作为鲁棒性衡量指标,相继故障终止。本发明减小了通信网络的相继故障规模,能够对通信网络中节点数据包负载状态进行灵活预判,并动态调度资源对危险节点加以保护。
  • 一种基于节点重要动态资源分配方法系统
  • [发明专利]基于强化学习的电网脆弱性分析方法-CN202011433445.0有效
  • 濮存来;张永乐;李伦波;郭剑辉 - 南京理工大学
  • 2020-12-10 - 2022-11-04 - H02J3/06
  • 本发明公开了一种基于强化学习的电网脆弱性分析方法,涉及电力系统安全技术领域。该方法为:首先建立强化学习模型与电网级联故障模型,同时设置一定比例的线路为关键线路;然后使用强化学习模型根据电网级联故障模型的状态选择电网中一组非关键线路依次移除,记录线路移除前后电网的状态,并以最大化电网损伤为目标优化强化学习模型的参数,重复此步骤若干回合;最后得到部分关键线路不可被移除时可使电网受损最大的攻击序列与顺序攻击可导致的最大损坏。本发明充分考虑了实际场景中电网部分元件被额外保护的情况,并使用强化学习方法,提高了最优攻击序列的搜索效率。
  • 基于强化学习电网脆弱分析方法
  • [发明专利]一种电力通信网节点之间的业务重要度配置方法-CN201910624326.4有效
  • 濮存来;吴胖;李玉环 - 南京理工大学
  • 2019-07-11 - 2022-09-13 - G06F30/18
  • 本发明公开了一种电力通信网节点之间的业务重要度配置方法。该方法为:首先构建空间无标度网络作为电力通信网网络模型,基于最短路径的路由策略计算每对节点之间的距离,基于节点之间的距离分配节点对的业务重要度并计算业务重要度矩阵;然后在网络链路失效的情况下,确定业务重要度损失和计算方法,以及电力通信网脆弱性衡量标准;最后选择合适的链路攻击策略,在相同攻击强度下,不断调节节点之间的业务重要度配置,找寻最佳的业务重要度分配参数。本发明提高了电力通信网抵御链路蓄意攻击的能力,降低了链路攻击造成的业务重要度损失。
  • 一种电力通信网节点之间业务重要配置方法
  • [发明专利]多波段空馈射频信号收发装置及强度计算与测定方法-CN202110580274.2在审
  • 郭剑辉;邱雨珉;李伦波;濮存来 - 南京理工大学
  • 2021-05-26 - 2021-10-22 - G01S7/40
  • 本发明属于雷达标校领域,具体涉及一种多波段空馈射频信号收发装置及强度计算与测定方法。包括天线组合和收发组件电路;天线组合包括天线A和天线B两个宽带标准增益喇叭天线;收发组件电路集成了多个波段的射频信号收发功能,每个波段都具有两个信号端口,每个端口各自连接一个环流器,且每个环流器均具备输入输出功能;收发组件电路同时具有两个信号通道,分别实现接收和发射功能。本发明给出了双向传播链路的增益强度计算方法以及该装置的电路增益精确测试方法;该装置可以安装在飞机、高塔等升高平台上,与信号模拟器、信号源等无线传输形成链路闭环,完成雷达静态标校和动态标校,具备无需射频电缆链接、体重小、重量轻、简单经济等优点。
  • 波段射频信号收发装置强度计算测定方法
  • [发明专利]一种多层网络中的基于路径熵的链路预测方法-CN201610992029.1有效
  • 濮存来;许忠奇;杨先霞 - 南京理工大学
  • 2016-11-11 - 2019-10-18 - H04L12/24
  • 本发明公开了一种多层网络中的基于路径熵的链路预测方法。多层网络中的链路预测适用于含有多种不同类型关系的真实网络,思路是利用各层网络信息对特定某层中的连边信息进行预测。本文所述的预测方法的原理为:挖掘各层网络中的拓扑信息,以计算特定某一层网络中节点对相连接的概率。具体的实行步骤是:首先,根据真实网络得到多层网络的时序序列;其次,将时序序列拆分为训练集和测试集两个部分;然后,应用训练集中的各层拓扑信息分别预测测试集中的连边信息,根据回归率来训练得到该层的作用参数;最后,应用该预测方法。本方法同时利用连边和路径的异质性,并挖掘多层网络中的拓扑价值来预测连边,能够充分提高链路预测算法的预测性能。
  • 一种多层网络中的基于路径预测方法
  • [发明专利]一种基于复杂网络中心性的VANET分簇路由方法-CN201610361674.3有效
  • 濮存来;杨先霞;李思源;许忠奇 - 南京理工大学
  • 2016-05-26 - 2019-04-16 - H04W40/02
  • 本发明提出了一种基于复杂网络中心性的VANET分簇路由方法,包括以下步骤:根据复杂网络中心性推举出簇头节点,建立簇头;网络中所有簇头节点根据收到的确认信息挑选骨干路径,骨干路径上的节点设为骨干节点,建立骨干网;骨干网建立以后,簇头和骨干节点的所有邻居被设置为成员节点,簇结构形成;骨干节点和簇头通过Hello报文对簇结构进行维护和解散;根据相应的规则进行数据包的转发。本发明通过骨干节点拓展了簇头的控制范围,减少了簇的总数,提高了分簇算法的性能,在分组到达率、控制开销等方面的表现更好,更适用于车载自组网环境。
  • 一种基于复杂网络心性vanet路由方法

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