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公开(公告)号：CN113515930B
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202110530094.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F40/126 , G06N3/0499 , G06N3/084
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公开(公告)号：CN114884821A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210692833.3
申请日：2022-06-17
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L41/0894 , H04L41/14
Abstract: 一种自智网络中的多策略冲突规避方法，包括：采集网络状态信息；获取待验证多策略集合；构建包含所有多策略执行顺序的策略排序空间树；对策略排序空间树进行深度优先遍历，提取一条待验证的多策略执行顺序，然后构建一个初始仿真数据平面，将多策略执行顺序中的每条策略按序逐条注入至仿真数据平面中，存储每条策略插入后的仿真数据平面；检测每条策略被执行后生成的仿真数据平面是否存在冲突异常，推理冲突策略顺序中多策略间的依赖关系，对策略排序空间树进行剪枝，以高效挑选避免冲突的多策略执行顺序并下发。本发明属于通信领域，能对多策略下发的网络中间状态异常进行验证，同时根据多策略间的依赖关系高效挑选出避免冲突的正确执行顺序。
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公开(公告)号：CN114864054A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210472140.3
申请日：2022-04-29
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 隐私保护前提下提高图像识别精度的系统包括多个用户节点模块和一个中心节点模块；隐私保护前提下提高图像识别精度的方法，通过构造各个用户节点模块的本地医学图像库的孪生噪声图像库，实现了既能保护病人隐私，又能集中各家医院的优势医学图像训练数据的目标，从而获得了高训练水平的医学图像识别模型，提高了医学图像的自动识别准确率。
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公开(公告)号：CN108833293B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810636431.5
申请日：2018-06-20
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/801 , H04L12/807 , H04L29/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于软件定义网络SDN的拥塞控制方法、装置及SDN控制器。该方法包括：获得交换机发送的packet_in消息；确定packet_in消息中包括的数据包；当数据包为用于请求建立TCP连接的握手信息SYN包时，基于SDN控制器所在网络的拓扑结构和链路信息，对网络执行第一拥塞控制处理；当数据包为用于应答断开TCP连接的结束信息FIN包时，基于链路信息，对网络执行第二拥塞控制处理；当数据包为用于请求断开TCP连接的FIN包时，删除数据库中存储的、数据包所对应TCP连接的信息。与现有技术相比，应用本发明实施例提供的方案，SDN控制器可以改善各数据流之间带宽的公平性，并减少高度突发的短流量带来的TCP重传和超时，以实现对数据中心中存在的TCP Incast拥塞的控制。
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公开(公告)号：CN110324260A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910543654.1
申请日：2019-06-21
Applicant: 北京邮电大学
IPC: H04L12/851 , H04L12/24 , H04L29/08
Abstract: 一种基于流量识别的网络功能虚拟化智能调度方法，基于置信区域策略优化算法实现，所述方法包括下列操作步骤：(1)对网络数据流进行分类：(2)设置置信区域策略优化算法的状态空间；(3)设置置信区域策略优化算法的动作空间；(4)设置置信区域策略优化算法的奖励函数：(5)设置置信区域策略优化算法的损失函数；(6)在前述步骤的基础上，利用置信区域策略优化算法实现对虚拟网络功能的智能调度。本发明方法，能根据不同流量数据的服务质量需求，实现虚拟网络功能的智能调度，提高了网络利用率和网络服务性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110210620A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910482122.1
申请日：2019-06-04
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种用于深度神经网络的通道剪枝方法，包括下列操作步骤：(1)基于深度神经网络中连续两个网络层的关联关系，根据输出输入通道离散正则化，定义输出输入通道离散正则化项；(2)定义深度神经网络的优化目标函数；(3)用训练数据集合，对所述的深度神经网络进行训练；在训练结束后，所述的深度神经网络的大量冗余通道中的特征被更彻底的挤压到了少量重要通道中，从而获得结构化稀疏的深度神经网络；(4)对步骤(3)所获得的结构化稀疏的深度神经网络，进行循环迭代通道剪枝，获得结构紧密的深度神经网络。
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公开(公告)号：CN108876702A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810646003.0
申请日：2018-06-21
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明实施例提供了一种加速分布式深度神经网络的训练方法及装置，所述方法包括：基于并行训练，将深度神经网络的训练设计成为分布式训练的模式，待训练的深度神经网络模型划分为多个子网络；训练样本集划分为多个子样本集；基于分布式集群架构及预设的调度方法，利用多个子样本集对深度神经网络进行训练，每个训练由多个子网络同时进行，进而完成深度神经网络的分布式训练；由于基于分布式集群架构及预设的调度方法可以通过数据本地化减小网络延迟对分布式训练的子网络的影响，并实时调整训练策略，同步并行训练的子网络的进度，进而可以缩短分布式深度神经网络的完成训练的时间，加速深度神经网络的训练。
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公开(公告)号：CN103268523B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310204115.8
申请日：2013-05-28
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种实现多个性能指标要求同时满足的服务组合方法，包括下列操作步骤：（1）根据用户服务组合的功能性要求，构建服务组合实例序列集合；（2）按照设定的方法对服务组合实例序列进行拓扑转换；（3）对服务组合实例序列的性能参数进行计算；（4）按照设定的方法从服务组合实例序列集合中，筛选出同时满足用户服务组合的所有性能指标要求的一个优化的服务组合实例序列。本发明方法能高效地找到优化的服务组合实例序列，保证同时满足用户对组合服务在价格、可靠性、延时等服务性能指标的要求，提高了复杂服务的服务质量。
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公开(公告)号：CN103218441A
公开(公告)日：2013-07-24
申请号：CN201310141628.9
申请日：2013-04-22
Applicant: 北京邮电大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 一种基于内容和反馈的图像检索方法，包括下列操作步骤：（1）图像索引库的建立过程：对于建库图像，构造索引消息，并把索引消息按照Chord协议发布到结构化P2P-Chord环网络上，从而基于结构化P2P-Chord环网络建立起图像索引库；（2）图像查询过程：对于查询图像，构造和发布图像查询消息，查询用户根据反馈结果可更新和重复查询操作，优化查询结果；（3）图像索引库的更新过程：按照设定的周期，资源节点和索引节点对图像索引库进行更新；本发明方法为图像查询提供了高效的组织结构和路由机制，提高了查找效率和查询满意度。
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公开(公告)号：CN119071320A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411094264.8
申请日：2024-08-09
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 一种物联网中状态更新数据包的传输方法和系统，每个物联网设备通过5G无线网络连接到基站，并向物联网应用服务器发送状态更新数据包，包括：UPF网元将接收到的每个状态更新数据包装载到一个Capsu le帧中并进行压缩，然后将压缩后的Capsu le帧放入待转发队列中进行排队，同时，按照排队顺序从待转发队列中取出多个Capsu le帧以构成一个QUIC数据包，并将QUIC数据包封装后转发至边缘代理服务器；边缘代理服务器从接收到的每个QUIC数据包中分割出所有Capsu le帧，然后将每个Capsu le帧解压缩后还原成状态更新数据包，并转发给对应的物联网应用服务器。本发明涉及计算机技术领域，能高效传输海量物联网场景中的状态更新数据包，从而保障海量物联网场景中状态更新任务的网络服务需求。
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