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公开(公告)号：CN116150692A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202211442684.1
申请日：2022-11-17
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网数字科技控股有限公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
发明人： 刘月灿 , 孙建刚 , 常雨竹 , 玄佳兴 , 杨庆甫 , 乔宇杰 , 陈新鹏 , 李伟良 , 段婷婷 , 张亮 , 盛剑桥 , 尹晓宇 , 宫帅 , 饶涵宇 , 毛冬 , 张辰 , 季超 , 李静 , 高丰
IPC分类号： G06F18/2433 , G01R31/08 , G06F18/21 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G16Y10/35 , G16Y20/10 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20 , G16Y40/40 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于云平台和改进孤立森林的电网故障诊断方法，包括：对发电站或者变电站的电网结构进行分析，获取其所对应的待监测的电网设备以及每个电网设备相关的监测参数；结合电网结构的分析结果，构建相应的电网云平台三层架构；当任意一个电网设备出现故障时，故障处理模块基于改进的孤立森林模型，通过对电网设备相关的所有监控数据进行分析以得出故障类别，再通过人机交互模块下达故障类别对应的操作命令。本发明能够实现电网故障的准确检测，提升智能电网故障检测的效率。
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公开(公告)号：CN115185736A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
申请人： 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114666283A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210222539.6
申请日：2022-03-07
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L47/52 , H04L67/1008 , H04L67/1097
摘要： 本发明公开了一种应用感知的多租户Coflow调度方法和系统，包括采集Coflow流量信息；根据Coflow流量信息构建NHPP排队模型，模拟Coflow流量信息，建立租户到达模型；求解租户长期隔离进度，使Coflow达到租户长期隔离进度，实现租户隔离与应用感知；对Coflow调度问题进行建模，通过拉格朗日对偶优化，求解性能最优进度，以实现最小化Coflow完成时间和最大化实际分配带宽；得到租户进度的取值范围，实现应用感知的多租户Coflow调度。本发明结合分布式并行计算框架中Coflow特点，通过数学建模加入应用感知机制，保证租户带宽隔离；通过对偶优化，增大租户的实际带宽，提高网络链路利用率。
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公开(公告)号：CN114647465A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN115185736B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211098648.8
申请日：2022-09-09
申请人： 南京航空航天大学 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图卷积神经网络的微服务调用链异常检测方法及装置，包括基于BiLSTM的属性依赖图构建、自注意力映射图构建、基于对偶图卷积互注意力神经网络的信息融合和基于多层感知机的异常检测。本发明通过为微服务间调用响应时间和执行路径构建属性依赖图和自注意力映射图，实现微服务调用链响应时间和执行路径的有效处理和统一建模，再通过多层对偶图卷积神经网络的传递和基于互注意力机制的信息融合，生成调用链数据的有效特征嵌入表示，同时该模型可有效处理调用链执行路径缺失而导致性能降低的问题，提升了微服务调用链异常检测的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115081555A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210978771.2
申请日：2022-08-16
申请人： 南京航空航天大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 陈世伟 , 李静 , 段婷婷 , 玄佳兴 , 李伟良 , 刘月灿 , 杨庆甫 , 高颖 , 乔宇杰 , 董小菱 , 武秋阳 , 李明 , 尹晓宇 , 饶涵宇 , 毛冬 , 张辰 , 曹弯弯 , 张敏
摘要： 本发明公开了基于生成对抗和双向循环神经网络的异常检测方法及装置，应用于计算机技术领域，包括对收集到的时间序列数据进行预处理，构建数据集；模型生成器模块完成初始输入数据的重构，得到生成器重构数据，并计算生成器重构误差；模型鉴别器模块完成生成器重构数据的重构，得到鉴别器重构数据，并计算鉴别器重构误差；利用生成器重构误差和鉴别器重构误差计算异常分数，并基于异常分数计算各滑动窗口对应的阈值；将滑动窗口异常分数与对应的阈值来进行异常判别。本发明能有效建模时序数据的时间依赖性，并从特征维度上放大异常，能有效提升时序数据异常检测的性能。
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公开(公告)号：CN115034282A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210384481.5
申请日：2022-04-13
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种异常数据检测模型的构建方法、异常数据检测方法及系统，该构建方法利用无标记数据和携带异常标记的异常数据训练神经网络模型，以得到最终的异常数据检测模型。通过异常检测模型来检测海量数据中的异常数据，提高检测准确性。
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公开(公告)号：CN114647465B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210559572.8
申请日：2022-05-23
申请人： 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种多通道注意力图神经网络聚类的单体程序拆分方法及系统，包括单体程序多属性图构建、多通道图神经网络特征嵌入表示学习、基于注意力的多通道特征嵌入融合、基于谱聚类的微服务拆分。通过图神经网络重构信息和聚类信息构建新的损失函数，实现了图注意力神经网络与聚类的联合学习框架，实现了提取微服务在功能性和模块性方面性能的提升。本发明结合单体程序多种属性信息，构建多通道图注意力网络，实现了更为高质量的特征嵌入表示，同时也提升了微服务提取方法的可扩展性，避免了微服务提取方法在应用中使用受限等问题。
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公开(公告)号：CN114610613A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210228347.6
申请日：2022-03-08
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向在线实时的微服务调用链异常检测方法，首先将微服务调用链建模为自然语言序列，对调用链中记录的事件进行解析，将事件提取为语义序列及响应时间序列；然后利用词汇嵌入式表示算法提取出调用链中事件的向量化表示，将调用链表示为按时序排列的数值型向量序列，最后采用基于注意力机制的双层长短期记忆深度神经网络同时检测调用链中存在的微服务实例调用路径异常与性能异常。本发明不仅可以同时检测调用链中存在的两种类型的异常，而且提高了检测的速度和精度，减少了异常的误报和漏报。
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公开(公告)号：CN115081555B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202210978771.2
申请日：2022-08-16
申请人： 南京航空航天大学 , 国网数字科技控股有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 陈世伟 , 李静 , 段婷婷 , 玄佳兴 , 李伟良 , 刘月灿 , 杨庆甫 , 高颖 , 乔宇杰 , 董小菱 , 武秋阳 , 李明 , 尹晓宇 , 饶涵宇 , 毛冬 , 张辰 , 曹弯弯 , 张敏
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于生成对抗和双向循环神经网络的异常检测方法及装置，应用于计算机技术领域，包括对收集到的时间序列数据进行预处理，构建数据集；模型生成器模块完成初始输入数据的重构，得到生成器重构数据，并计算生成器重构误差；模型鉴别器模块完成生成器重构数据的重构，得到鉴别器重构数据，并计算鉴别器重构误差；利用生成器重构误差和鉴别器重构误差计算异常分数，并基于异常分数计算各滑动窗口对应的阈值；将滑动窗口异常分数与对应的阈值来进行异常判别。本发明能有效建模时序数据的时间依赖性，并从特征维度上放大异常，能有效提升时序数据异常检测的性能。(56)对比文件余广民;林金堂;姚剑敏;严群;林志贤.基于GAN网络的异常检测算法研究.广播电视网络.2020,(第04期),全文.
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