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公开(公告)号：CN204811353U
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201520211997.5
申请日：2015-04-09
Applicant: 国家电网公司 , 北京国电通网络技术有限公司 , 北京中电飞华通信股份有限公司
Abstract: 本实用新型涉及农用机械，特别是一种智能灌溉系统，能够根据不同的气象条件更有效地实施灌溉，包括：控制中心，其连接到互联网或气象站以获取气象信息，并包括中央处理器、控制柜、显示屏和警报器；数据采集装置，其无线连接到控制中心，并包括空气温度传感器、地表温度传感器、空气湿度传感器、土壤湿度传感器、量雨计中的一种或多种；供水装置，其通过水量控制装置连接到控制中心，且水量控制装置包括电磁阀；灌溉管路，其通过水量控制装置连接到供水装置，并包括处于各个终端处的喷嘴。
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公开(公告)号：CN114915429B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210844397.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通信感知计算一体化网络分布式可信感知方法及系统，涉及无线感知技术领域，首先将全局模型和初始全局参数传输至各个边缘节点，各边缘节点控制本地数据根据进行本地训练，得到本地模型参数，再通过对应的矿工将本地模型参数广播出去，然后对每个本地模型参数赋予权重计算出全局参数，通过聚合迭代的方式更新全局参数，由于本发明利用各分布式边缘节点的算力资源和数据资源进行分别计算，从而节省了整体的通信和计算资源，同时本发明仅使得各边缘节点数据集参与训练，将训练得到的本地模型参数进行广播和后续计算，从而使得各边缘节点的原始数据集不相互暴露，保证了数据安全，有效解决了隐私泄露和数据安全风险的问题。
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公开(公告)号：CN114915429A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210844397.7
申请日：2022-07-19
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种通信感知计算一体化网络分布式可信感知方法及系统，涉及无线感知技术领域，首先将全局模型和初始全局参数传输至各个边缘节点，各边缘节点控制本地数据根据进行本地训练，得到本地模型参数，再通过对应的矿工将本地模型参数广播出去，然后对每个本地模型参数赋予权重计算出全局参数，通过聚合迭代的方式更新全局参数，由于本发明利用各分布式边缘节点的算力资源和数据资源进行分别计算，从而节省了整体的通信和计算资源，同时本发明仅使得各边缘节点数据集参与训练，将训练得到的本地模型参数进行广播和后续计算，从而使得各边缘节点的原始数据集不相互暴露，保证了数据安全，有效解决了隐私泄露和数据安全风险的问题。
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公开(公告)号：CN107392241A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710580163.5
申请日：2017-07-17
Applicant: 北京邮电大学 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明实施例提出了一种基于加权列抽样XGBoost的图像目标分类方法，包括：利用在大型数据集ILSVRC预训练过的并且在PASCAL VOC 2012数据集上进行过微调的卷积神经网络提取目标图像特征；连接多层学习到的特征以获得更多决定其图像类别的内容信息；利用基于加权列抽样的XGBoost方法对图像特征分类，根据属性重要度，在构建决策树之前对属性进行次采样，将抽取的具有更多信息的属性用于当前决策树的构建，重复迭代直到收敛，得到性能最佳的图像分类模型。根据本发明实施例提供的技术方案，当数据的属性维度大且冗余度高时，该方法可以扩展到其他使用列抽样的分类方法，提高图像目标分类的平均准确率。
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公开(公告)号：CN105912726A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610319032.7
申请日：2016-05-13
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F16/35 , G06F2216/03
Abstract: 本发明基于数据的密度中心性，提出了一种新的虚拟资产异常交易数据采样检测方法。其中采样方法包括以下两个步骤：将虚拟资产交易中的异常交易数据定义为少数类，依据改进的Density peaks Algorithm(密度峰值算法)对少数类样本进行中心选取，然后在数据中心的有效范围内进行数据添加，从而增加其样本数量；将虚拟资产交易中的正常交易数据定义为多数类，依据改进的Density peaks Algorithm对多数类样本进行中心选取，然后依据理想的样本容量以与中心点的距离为标准对数据进行采样，以减少其样本数量。本发明所给出的异常交易数据的采样检测方法可应用于各种虚拟资产异常交易采样检测当中，且具有计算速度快，检测准确率高的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113608830A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110791840.4
申请日：2021-07-13
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供了一种基于故障预测的VNF迁移方法及装置，包括：基于BP神经网络的物理节点故障预测模型预测未来时刻边缘网络中物理节点的故障情况；基于所述故障预测模型确定的预测结果、节点成本及链路成本构建VNF实例迁移优化模型，并基于所述VNF实例迁移优化模型将故障节点上的VNF实例迁移至正常节点。本发明能够在VNF实例实际发生故障前，基于BP神经网络的物理节点故障预测模型预测未来时刻网络中节点的故障情况，从而提前将故障节点上的VNF实例迁移至正常节点上，保障服务持续正常运行。
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公开(公告)号：CN106681478A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710005020.1
申请日：2017-01-04
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: G06F1/163 , G06F1/325 , G06K9/0053 , G06K9/00536 , G06K9/6215 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了一种简易的便携式可穿戴设备状态判别方案，该方案包含：确定当前模式状态，利用三轴加速度按传感器采集人体不同活动状态的加速度信号，对信号进行数据预处理并提取相应特征，利用不同状态下特征矢量的差异进行辨别，分为未佩戴状态，运动状态和非运动状态。其中，运动状态包含走路模式和跑步模式。运动状态和非运动状态可能有相似的波形，利用连续时间段内，检测的运动步数是否大于一定阈值，进行进一步判别。本发明方案，逻辑清晰，运算开销小，功耗低，适合运算和存储能力有限的小型系统。
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公开(公告)号：CN119652547A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411493123.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 北京邮电大学
Inventor： 王宣元 , 王景 , 张浩 , 王佥识 , 张昊 , 梁野 , 张隽 , 杜金 , 戚岳 , 丁然 , 刘海涛 , 马迎新 , 王双 , 王伟 , 王晓东 , 孟继军 , 段西宁 , 田琪 , 董彬 , 侯鑫垚 , 陈泽 , 翟俊凯 , 邵立嵩 , 王昊 , 李航 , 王春艳 , 吕旭辉 , 王坤 , 张华
IPC: H04L9/40 , H02J13/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06N5/01 , G06N20/20
Abstract: 本申请提供一种电力监控系统中的恶意流量识别方法及相关装置，该方法包括当确定第一类网络业务发生故障时，确定第一类网络业务对应的保护路径的初始带宽；确定所述第一类网络业务对应的目标网络带宽是否大于所述初始带宽；响应于确定所述目标网络带宽大于所述初始带宽，调整所述初始带宽，以使调整后的所述初始带宽大于等于所述目标网络带宽；基于调整所述初始带宽后的所述保护路径恢复所述第一类网络业务，从而在第一类网络业务未发生故障时保护路径只预留少量的初始带宽，当第一类网络业务发生故障，且第一类网络业务需要的目标网络带宽大于初始带宽时，通过调节初始带宽来满足保护路径的恢复业务功能，提高了电力监控系统中的恶意流量识别的效率。
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公开(公告)号：CN113918240B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202111205701.5
申请日：2021-10-15
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明提供一种任务卸载方法及装置，该方法包括：对终端发送的卸载请求进行解析，获取卸载请求中待处理任务中每个子任务的任务信息；根据每个子任务的任务信息、服务于终端的本地边缘服务器集群和邻近边缘服务器集群的服务性能，以及终端的位置和速度，构建待处理任务的任务卸载优化模型；基于遗传算法对任务卸载优化模型进行求解，根据任务卸载优化模型的最优解，获取待处理任务的最优卸载方案；根据最优卸载方案和每个子任务的重要性，将每个子任务卸载在本地边缘服务器集群中和/或邻近边缘服务器集群中。本发明实现多服务器集群协作，有效缓解单一服务器集群的负载承载能力有限的问题，进而减少服务延迟和提高服务的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116346430A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310197397.7
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种基于高交互性蜜罐的网络威胁管理系统，通过搭建中心节点处理核心，对网络环境进行立体防护，利用高交互性蜜罐作为信息收集节点的工具，兼具了诱惑性和安全性，一方面利用高交互性蜜罐提供开放且真实的操作系统和服务，对攻击者进行最大限度地迷惑，在保证安全性的基础上可以更多更好的收集信息，对潜在的攻击者进行诱骗，获取攻击者的攻击目标、攻击工具和攻击方法等信息。另一方面通过模块化地设计思路，即可以封装蜜罐使其与真实隐私网络隔离，又便于后续蜜罐的更改与维护，解决了当前主流网络威胁管理系统主要存在的交互性差、简易性参差不齐、安全性低、不具备诱惑性或诱惑性差的问题。
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