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公开(公告)号：CN107798379B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201711183345.5
申请日：2017-11-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了改进量子粒子群优化算法的方法及基于改进算法的应用。其中，该方法包括：寻找粒子群中的拐点，其中，拐点是在任一方向上所能进行搜索的极限位置，拐点至少为两个；计算拐点的适应度值；对拐点的适应度值与个体极值的适应度值进行比较，根据比较结果更新粒子的个体极值；更新种群的历史最优位置和中心粒子，其中，中心粒子为所有粒子的个体极值所形成的中心；通过种群的历史最优位置和中心粒子之间的差分结果更新种群的全局极值；根据个体极值和全局极值更新粒子的位置。本发明解决了处理复杂问题时容易产生过早收敛的问题，在算法迭代后期，粒子多样性迅速下降，收敛速度较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN110351286A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910643617.8
申请日：2019-07-17
Applicant: 东北大学
IPC: H04L29/06 , H04L12/26 , H04L12/801
Abstract: 本发明提供一种软件定义网络中链路洪泛攻击检测响应机制，包括：潜在目标链路识别模块、链路拥塞监控模块、流量工程模块以及恶意主机识别模块，包括以下步骤：所述潜在目标链路识别模块通过SDN控制器通过头部空间分析获取网络拓扑中的流路径，分析识别网络拓扑中攻击者的目标链路；所述链路拥塞监控模块对识别的所述攻击者的目标链路进行实时监控；所述流量工程模块获知拥塞链路的情况之后通过对网络的链路拓扑信息以及负载分布信息进行收集与分析，通过多次重路由对拥塞链路进行缓解，同时源主机信息被记录下来恶意主机识别模块分析出源主机中的恶意主机。本发明提出的链路洪泛攻击的检测响应系统能够适用于各种规模的网络场景。
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公开(公告)号：CN104468050B
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201410842685.4
申请日：2014-12-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明一种协作无线网络中期限感知的自适应数据包传输方法，属于通信网络技术领域；该方法首先构建初始动态传输拓扑，然后确定数据包的传输方式，选择传输效率最大的数据包或数据包组合进行传输，并更新数据包动态传输拓扑，直到所有数据包均传输完，最后将数据包和数据包组合的传输顺序，作为无线网络中的数据传输顺序，本发明着重关注了在无线网络中数据包在多速率传输和截止时间约束下的调度和传输，提高了传输效率，并支持支持4种传输方法：模拟网络编码ANC、传统网络编码CNC，普通路由传输PR和直接传输NR，基于动态图集，提出的方法降低了计算的复杂度。
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公开(公告)号：CN104486212B
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201410758619.9
申请日：2014-12-09
Applicant: 东北大学
IPC: H04L12/701
Abstract: 本发明提供一种三维片上光网络拓扑及路由路径计算方法，所述三维片上光网络拓扑包括：N个光路由层，每一所述光路由层包括N行×N列个光路由器，每一所述光路由器与一个IP核相连，至少一个光路由层的每一所述光路由器与一个纵向光路由器相连，其中，所述N为大于等于3的自然数。每一所述光路由器与相邻的光路由器相连，每行或每列的第一个光路由器还与所述行或所述列的最后一个光路由器相连，每一所述纵向光路由器与另外两个光路由层内对应位置的光路由器相连，由此，降低了芯片资源消耗，缩减了最大芯片面积。
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公开(公告)号：CN118432923A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410668839.6
申请日：2024-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本发明属于通信与神经网络技术领域，公开了一种基于可解释神经网络的安全风险评估方法，包括以下步骤：对本发明设计的可解释神经网络模型进行训练，得到训练好的可解释神经网络模型；基于训练好的可解释神经网络模型，实现车联网环境下的潜在攻击风险评估。本发明的安全风险评估方法，不同于传统的安全风险评估方法中依赖专家的先验知识和模糊的等级划分，而是直接使用训练好的模型对于当前的流量数据进行检测得到风险评估值，不需要先验知识以及相应的等级匹配，从而避免了传统风险评估中存在的主观性强，耗时的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113193999B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202110475268.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 东北大学
IPC: H04L41/0823 , H04L41/0896 , H04L41/14 , H04L41/50 , H04L45/12
Abstract: 本发明提供一种基于深度确定性策略梯度的虚拟网络映射方法，包括以下步骤：S1：将虚拟网络映射问题建模为马尔科夫过程；S2：对当前网络状态，使用深度确定性策略梯度算法进行物理节点的选择，进行虚拟节点映射；S3：对步骤S2中映射的虚拟节点相邻的虚拟链路使用最短路径算法进行链路映射，并在进行链路映射时满足虚拟链路的时延要求；S4：返回当前网络状态对应的奖励值及下一个网络状态，将经验存储到经验库中；深度确定性策略梯度算法智能体从经验库中抽取一批经验进行训练，对深度确定性策略梯度算法中目标网络的参数进行更新。本发明解决了现有技术中的在大规模网络上进行虚拟资源分配时资源利用率有限、不够智能的问题。
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公开(公告)号：CN112996076B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202110167167.7
申请日：2021-02-05
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种无线传感器网络中移动充电和数据收集方法，本发明重点考虑了无线可充电传感器网络在实际部署中的情形(节点分布不均匀、电池容量不一致)，提出了适用于此场景的移动充电和数据收集方法。本发明中根据节点的密度和相互间距离选择聚类中心、根据距离远近分簇，使簇结构能够更贴近节点的真实分布。在合理分簇的基础上，簇内节点根据剩余能量和距离选择簇头，避免低能量节点和偏僻节点作为簇头，簇头每周期选举一次，从而将网络能耗均衡到每个节点。最后，MPMD根据每个簇的位置或每个簇内待充电节点的个数制定移动路径，依次访问每个簇，为簇内节点充电并从节点收集数据，从而延长了网络寿命，并均衡了节点间能耗。
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公开(公告)号：CN113553380A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110839624.2
申请日：2021-07-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种面向信誉‑行为关联双区块链的数据溯源系统，针对行为信息和其信誉值之间存在延时的特点和单区块链结构下不利于通过信誉索引用户行为的局限，设计信誉‑行为关联双区块链结构，以实现行为信息和其信誉值的安全存储；设计关联方案，实现双区块链关联，以增强双链的安全性和提高通过信誉索引行为的效率；规划设计溯源数据分布式存储模型，有效部署关联双区块链系统和提高数据存储性能；设计交易重复检测办法以避免待上链交易冗余存储，保证交易的唯一性。本发明实现了面向信誉‑行为关联双区块链的数据溯源机制，保证了用户行为和信誉的安全存储。
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公开(公告)号：CN107995027B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN201711182435.2
申请日：2017-11-23
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了改进的量子粒子群优化算法及应用于预测网络流量的方法。其中，该方法包括：通过粒子群的聚集度随机生成收缩扩张系数，其中，粒子群的聚集度是指粒子群的粒子之间的相似性和聚拢度，收缩扩张系数服从随机分布；根据收缩扩张系数更新粒子的位置。本发明解决了处理复杂问题时容易产生过早收敛的问题，在算法迭代后期，粒子多样性迅速下降，收敛速度较慢的技术问题。
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公开(公告)号：CN112765892A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202110109945.7
申请日：2021-01-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种异构车联网中的智能切换判决方法，属于车联网通信技术领域，包括：步骤1、搭建问题模型；步骤2、搭建DCRQN架构，主要分为网络环境和决策大脑两部分；决策大脑从网络环境中获得网络的状态信息，即网络接入点接收到的车辆终端的SINR，并对网络状态信息进行处理，然后决策大脑制定决策，并执行决策指令，实现对网络的管理操作，即将车辆终端切换到目标网络；所述决策大脑由三个部分组成，分别为：智能体模块、特征提取模块和决策模块；步骤3、基于DCRQN进行切换决策。本发明方法能够学习车辆终端所处的状态，做出最佳的切换决策，使得车辆终端在整个覆盖范围内的平均吞吐量最高，提高车辆终端的服务质量。
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