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公开(公告)号：CN117911146A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311753403.9
申请日：2023-12-19
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0283
Abstract: 本发明提供一种基于多主体和多策略的碳交易模拟方法及装置，利用零智能代理和启发式信念学习代理组合表示碳市场交易者；模拟欺诈交易行为时，从碳市场交易者中随机选择一种交易者，并采用欺诈交易方式中的分层策略模拟欺诈交易者；利用离散均值回归基本时间序列作为碳配额的基本价值序列；基于碳市场交易者当前持有的碳配额设置碳交易偏好；通过订单簿记录待碳交易订单，根据预设的订单撮合机制，比较买入价格和卖出价格进行订单匹配，以进行碳交易；并根据当前时间的最后一个订单更新碳配额当前价格；基于上述设置，在预设模拟器中进行碳交易行为的模拟。本发明提供的方法能够还原真实碳市场中多方主体基于不同策略进行碳交易，用于碳市场研究。
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公开(公告)号：CN117376484A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311651548.8
申请日：2023-12-05
Applicant: 北京邮电大学 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司客户服务中心
IPC: H04N1/32 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种面向电子证照防伪的生成式隐写方法，具体包括：在发送消息时，对秘密消息进行编码并输入预先训练得到的编码器获得潜在噪声，并将潜在噪声输入预先训练得到的去噪扩散隐式模型，得到含密图像；和/或，在接收消息时，利用预先训练得到的去噪扩散隐式模型的反采样过程，将含密图像还原为潜在噪声，并将还原得到的潜在噪声输入预先训练得到的解码器，根据编码方式将潜在噪声还原为秘密消息。与传统隐写方法和生成式隐写方法相比，本发明提供的隐写方法不仅具备较高安全性，难以被检测分析，还可以获得更高的图像质量，提高含密图片的消息容量及秘密消息提取的准确率。
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公开(公告)号：CN116109416B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310385995.7
申请日：2023-04-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 中国环境科学研究院
IPC: G06Q40/04 , G06F16/27 , G06F16/901 , G06Q20/08
Abstract: 本发明提供一种基于区块链的碳交易支付通道路由选择方法及装置，基于链下支付通道，进行支付通道网络路由的优化，通过对支付通道网络构建有向无环图，对每条边添加手续费用、通道余额和容忍时间的属性参数，建立时效性约束、可行性约束和及时性约束，并结合支付请求查找符合条件的待选交易路径。在每条待选交易路径中，根据每条支付通道两端通道余额按照比例设置节点交易手续费用，统计每个节点的正确行为和恶意行为计算节点信誉，对每个节点添加距离长度常量，并结合各节点的交易手续费用、节点信誉和距离长度常量计算每条支付通道对应边的权重，最后根据各边的权重查找最优交易路径。
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公开(公告)号：CN115291571A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210738025.6
申请日：2022-06-27
Applicant: 北京邮电大学 , 国网综合能源服务集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电子技术标准化研究院
IPC: G05B19/418 , G06K9/62 , G06Q10/00
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的工业互联网预防性维护方法及装置，所述方法的步骤包括：获取流水线上各设备的运行参数；基于流水线上各设备的上游工件数量和当前健康等级分别建立向量，拼接两个向量得到初始向量；将初始向量输入到预设的强化学习模型的评估网络中，强化学习模型输出需要进行的动作；获取流水线在完成动作后各设备的运行参数，基于运行参数建立更新向量；基于流水线在完成动作后各设备的健康情况，基于健康情况计算损失成本，基于损失成本计算奖励函数；基于计算得到的奖励函数值和所述更新向量得到目标值，基于目标值计算损失函数，基于损失函数值更新强化学习模型各层的参数。
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公开(公告)号：CN109873755B
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN201910157774.8
申请日：2019-03-02
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/58 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 一种基于变体词识别技术的垃圾短信分类引擎涉及信息安全技术领域。本发明由文本预处理模块，分词模块，特征选择模块，垃圾短信分类器模块组成；本发明利用字符结合度的“交叉结合度”分词模块提高了短信文本分词后的文本特征的质量，结合变体词识别技术的短信分类引擎模块可以很好地解决含有生僻字、同音字、象形字、火星文等变体词的垃圾短信分类问题，分类效果较一般分类引擎而言，准确率更高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109922065A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910177897.8
申请日：2019-03-10
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 北京邮电大学
Abstract: 恶意网站快速识别方法涉及信息安全技术领域。实现本发明的主要步骤包括词库匹配筛选步骤，前端劫持判别筛选步骤，可见区域恶意信息的判别筛选步骤；实现本发明可以实时、高效地鉴别恶意网站；实现本发明利用恶意信息分析系统可以有效辨别网页可见区域内的恶意信息，从而识别出隐藏性较强的恶意网站；实现本发明可以识别劫持网站，避免将其误判为恶意网站，提高恶意网站检测准确率。
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公开(公告)号：CN109873755A
公开(公告)日：2019-06-11
申请号：CN201910157774.8
申请日：2019-03-02
Applicant: 北京亚鸿世纪科技发展有限公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L12/58 , G06F16/35 , G06F16/332
Abstract: 一种基于变体词识别技术的垃圾短信分类引擎涉及信息安全技术领域。本发明由文本预处理模块，分词模块，特征选择模块，垃圾短信分类器模块组成；本发明利用字符结合度的“交叉结合度”分词模块提高了短信文本分词后的文本特征的质量，结合变体词识别技术的短信分类引擎模块可以很好地解决含有生僻字、同音字、象形字、火星文等变体词的垃圾短信分类问题，分类效果较一般分类引擎而言，准确率更高。
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公开(公告)号：CN104598984B
公开(公告)日：2018-03-02
申请号：CN201410743621.9
申请日：2014-12-08
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊神经网络的故障预测方法,能够解决现有技术中无法进行在线故障预测的问题。所述基于模糊神经网络的故障预测方法包括:根据故障预测时序建立算法模型；读取表征网络运行状态的τ个时隙的τ个n维指标数据；向输入层神经元节点中输入τ个指标数据；预处理层神经元节点利用第一映射函数将每一个n维指标数据中的每一类别的指标数据映射成集合S中的一种；根据预先确定的预处理层神经元节点与规则层神经元节点间的关联权重确定出指标与故障间的关联规则；根据指标与故障间的关联规则确定出τ个指标数据处于故障倾向模式和无故障模式的概率；将概率中较大的概率所对应的模式确定为预测结果。本发明适用于需要进行故障预测的场合。
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公开(公告)号：CN104113788B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410325896.0
申请日：2014-07-09
Applicant: 北京邮电大学 , 江苏省电力公司南京供电公司
IPC: H04N21/643 , H04N17/00 , H04L29/06
Abstract: 本发明提供了一种TCP视频流业务的QoE训练和评估的方法及系统，方法包括：检测视频流业务的网络性能，得出网络QoS，建立网络性能指标体系；检测视频流业务的应用层性能，得出视频流应用层QoS，建立视频流的应用性能指标体系；根据网络QoS和视频流应用层QoS，建立网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数；确定用户体验MOS值，得出用户体验质量QoE；根据用户体验质量QoE和视频流应用层QoS，建立视频流应用层QoS和QoE的映射关系；根据视频流应用层QoS和QoE的映射关系，并根据网络QoS和视频流应用层QoS的映射函数，建立网络QoS与QoE之间的映射模型；构建QoE训练。本发明分析TCP环境中视频播放过程，以较高的准确率实时评估用户体验质量。
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公开(公告)号：CN103840967B
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201310717886.7
申请日：2013-12-23
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网中故障定位的方法，包括：根据故障和症状多对多的不确定性构建二分图模型；在二分图模型的基础上引入故障影响权重因子，计算故障影响度；用可信参数对故障影响度进行修正，得到疑似故障集合。该方法将故障和症状的多对多的不确性用加权二分图来建模，既表达了故障和症状之间的因果关系，又具有良好的建模能力，且有较强的抗噪性，能够适应故障突发性和网络复杂性的真实环境。引入故障影响权重，在二分图模型下利用全概率和贝叶斯思想，将先验故障概率转化为条件概率，计算故障影响度。最后加入可信参数来控制疑似故障的影响，结合覆盖度和贡献度，选出影响程度在可控参数范围下的疑似故障集合。
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