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公开(公告)号：CN116680091B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310969486.9
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: G06F9/50 , H04L67/1021
Abstract: 本申请提供一种服务器的部署方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取待部署区域的总面积；基于待部署区域的总面积和多个设备的数量，确定待部署服务器的候选数量集合；对候选数量集合中的每个元素按从小到大的顺序进行遍历，直至确定元素对应的待部署服务器满足第一预设条件为止，将满足第一预设条件的待部署服务器作为目标服务器，并获取目标服务器的初始位置信息，其中，目标服务器的数量与元素的数值相同；基于初始位置信息，确定目标位置信息，并将目标服务器部署在目标位置信息对应的目标位置，解决了现有技术中部署服务器不合理的技术问题，达到了部署后的服务器的服务质量最佳且部署成本最小的目的。
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公开(公告)号：CN116528311B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310416358.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态双阈值的无线通信网络垂直切换方法和系统。该方法包括：获取一定时间段内主网络的接收信号强度值，计算接收信号强度的平均值，将该平均值作为主网络的网络评价值；根据主网络的网络评价值和设定的稳定阈值对主网络的稳定性进行判断，当判断主网络不稳定后，确定所述高阈值和低阈值的移动步长，根据移动步长对高阈值和低阈值进行调整；获取主网络当前的接收信号强度值，将主网络当前的接收信号强度值与调整后的高阈值和低阈值进行比较，根据比较结果和切换策略对主网络和备用网络中接入的设备进行垂直网络切换。
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公开(公告)号：CN116680091A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310969486.9
申请日：2023-08-03
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: G06F9/50 , H04L67/1021
Abstract: 本申请提供一种服务器的部署方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括获取待部署区域的总面积；基于待部署区域的总面积和多个设备的数量，确定待部署服务器的候选数量集合；对候选数量集合中的每个元素按从小到大的顺序进行遍历，直至确定元素对应的待部署服务器满足第一预设条件为止，将满足第一预设条件的待部署服务器作为目标服务器，并获取目标服务器的初始位置信息，其中，目标服务器的数量与元素的数值相同；基于初始位置信息，确定目标位置信息，并将目标服务器部署在目标位置信息对应的目标位置，解决了现有技术中部署服务器不合理的技术问题，达到了部署后的服务器的服务质量最佳且部署成本最小的目的。
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公开(公告)号：CN118019006B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410132608.3
申请日：2024-01-30
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: H04W12/122 , H04W12/03 , H04W24/08 , H04B17/336
Abstract: 本申请提供一种基于信息传输的干扰切换方法及相关设备，获取干扰端的切换阈值，确定当前未处于工作状态的第一干扰端，以及使该第一干扰端处于工作状态时对应的第一保密中断概率，通过将该第一保密中断概率与干扰端的切换阈值进行对比，判断出如果使用该第一干扰端是否能够提供更好的安全性能，从而确定是否将第一干扰端由未处于工作状态切换至工作状态，实现了能够适用于移动场景，将能够提供更好的安全性能的干扰端的切换，保障了传输过程中的安全性。
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公开(公告)号：CN118981701A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410877043.1
申请日：2024-07-02
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种工业物联网中的设备身份确定方法及相关设备，所述方法包括获取每个设备与服务器之间的通信数据，基于全部通信数据，确定全部设备对应的属性集合；将属性集合输入至预先训练的身份确定模型，在身份确定模型中执行如下操作：对属性集合进行特征提取，得到属性特征集合；基于属性集合，对属性特征集合中的每个属性特征分配权重，得到目标属性特征集合；将目标属性特征集合与属性集合进行融合，得到融合集合；对融合集合进行特征提取，得到融合特征；对融合特征进行分类，得到设备身份；通过身份确定模型输出每个设备对应的设备身份，解决了现有技术中确定设备对应的设备身份的准确度低的技术问题，提高了确定设备身份的准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116933145B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311199083.7
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: G06F18/24 , G06N3/0464 , G06T7/00 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供一种工业设备中的部件的故障确定方法及相关设备，所述方法包括获取部件的图像数据和时序数据；将图像数据和时序数据输入至预先构建的故障检测模型，通过故障检测模型对图像数据进行特征提取，得到第一特征，以及通过故障检测模型对时序数据进行特征提取，得到第二特征；将第一特征和第二特征进行特征融合，得到特征融合向量；对特征融合向量进行分类，并经由故障检测模型输出特征融合向量对应的缺陷类别的概率；基于缺陷类别的概率，确定部件的故障类型，解决了现有技术中确定工业设备中的部件故障的准确性低的技术问题，提高
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公开(公告)号：CN116938613A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202311199081.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 北京交通大学 , 赣州市智能产业创新研究院
IPC: H04L12/12 , H04L41/0894 , H04L67/12
Abstract: 本公开提供了一种基于非线性信息年龄的监测传感器的休眠方法及电子设备，包括：按照预设时间间隔对监测传感器工作时间进行采样，得到多个工作周期；针对每个工作周期，获取所述监测传感器在每个工作周期的运行信息；基于非线性信息年龄，根据所述监测传感器功率信息及所述数据传输时间利用近端策略优化算法，得到监测传感器的休眠策略；针对每个工作周期，基于所述工作周期对应的所述休眠子策略确定与所述休眠子策略对应的第一策略参数；基于所述第一策略参数调整所述监测传感器在空闲时间的工作状态。本公开实现了在保证数据正常传输的同时降低监测传感器的工作能耗且提升了数据的新鲜程度。
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公开(公告)号：CN116614320A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310892228.5
申请日：2023-07-20
Applicant: 北京交通大学
IPC: H04L9/40 , H04L67/1042 , H04L67/1097
Abstract: 本申请提供一种基于工业互联网三层通信架构的加密通信方法及相关设备，所述方法包括利用集成控制器确定集成控制器的系统参数，并上链存储系统参数中的系统公钥；利用集成控制器和服务器将服务器注册至二层区块链系统，以生成并上链存储服务器的第一会话公钥，利用服务器和设备将设备注册至二层区块链系统，以生成并上链存储设备的第二会话公钥；响应于确定产生待传输数据时，分别确定待传输数据的发送方和接收方的链上存储的参数；利用接收方对发送方进行身份验证，响应于确定身份验证通过，接收方和发送方进行安全通信，解决了现有技术中制造工厂中的集成控制器与设备间直接通信的通信架构并不健全的技术问题，完善了制造工厂中的通信架构。
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公开(公告)号：CN116528311A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310416358.1
申请日：2023-04-18
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于动态双阈值的无线通信网络垂直切换方法和系统。该方法包括：获取一定时间段内主网络的接收信号强度值，计算接收信号强度的平均值，将该平均值作为主网络的网络评价值；根据主网络的网络评价值和设定的稳定阈值对主网络的稳定性进行判断，当判断主网络不稳定后，确定所述高阈值和低阈值的移动步长，根据移动步长对高阈值和低阈值进行调整；获取主网络当前的接收信号强度值，将主网络当前的接收信号强度值与调整后的高阈值和低阈值进行比较，根据比较结果和切换策略对主网络和备用网络中接入的设备进行垂直网络切换。
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公开(公告)号：CN114528907B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202111665118.2
申请日：2021-12-31
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/23
Abstract: 本申请提供一种工业异常数据检测方法及装置；所述方法包括：将采集的工业数据初始化为数据空间中的数据点，设置大于工业数据采集维度的密度阈值，初始化每个数据点的邻域半径；对于每个数据点，利用与周围其他数据点在邻域半径上的差值确定该数据点的稀疏值，并利用与邻域数据点的距离确定该数据点的离群值，将稀疏值和离群值作为目标解；对于每个数据点，利用目标解初始化个体最优解；采取群粒子算法，对个体最优解进行迭代；响应于达到预设的迭代次数，确定每个数据点在最后一次迭代中的个体最优解，利用个体最优解反推出对应的邻域半径；对于每个数据点，响应于邻域半径内的邻域数据点的个数小于等于密度阈值，确定该数据点为异常点。
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