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公开(公告)号：CN102710508A
公开(公告)日：2012-10-03
申请号：CN201210154452.6
申请日：2012-05-17
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及计算机网络技术领域，提供了一种虚拟网络资源分配方法。所述方法包括步骤：建立资源分配模型；各SP向InP提交竞争需求；InP计算资源量和损耗；各SP获得资源，承担损耗并计算收益；各SP调整竞争策略；根据调整的竞争策略等待参与下次竞争。在本发明的方案中，提供了一种新型的虚拟网络资源分配方法，针对虚拟网络资源需求的动态性，周期性地分配资源给多个服务提供商，使得资源分配按需进行，提高网络整体性能。由于本发明中还同时提出了一种有效选择竞争策略的方案，通过该方案，指导服务提供商选择竞争策略，快速获得真实网络需求，提高网络性能，有效降低算法复杂度。
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公开(公告)号：CN102413482A
公开(公告)日：2012-04-11
申请号：CN201110359941.0
申请日：2011-11-14
Applicant: 北京邮电大学
CPC classification number: Y02D70/30
Abstract: 本发明是一种基于合同网的无线传感器任务分配方法，包括步骤：S101：对网络中普通节点进行聚类，分为高级节点和低级节点；S102：任务发布节点产生任务并与高级节点间进行招投标过程；S103：中标的高级节点对其管理的低级节点发布招标书；S104：低级节点判断自己是否符合要求，并根据自身情况决定是否投标，如果决定投标，则转入步骤S105，否则不参与投标；S105：低级节点投标时，预测中标时的情况并写入标书中；S106：高级节点判断是否超过投标时限；若未超过，则继续接收投标书；若超过时限，则停止接受投标书；S107：高级节点根据投标书选择合适的低级节点并授予标书，招投标过程完成。本发明能够减少网络的能量消耗和通信冲突，提高任务完成率和完成质量。
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公开(公告)号：CN102111789A
公开(公告)日：2011-06-29
申请号：CN201010621077.2
申请日：2010-12-24
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种无线传感器网络的故障修复方法，该方法包括步骤：S1.基于模糊数学以及线性规划的方法，建立表征冗余节点对故障节点的隶属程度的隶属矩阵、冗余节点对故障节点的替换矩阵及其约束条件；S2.根据所述隶属矩阵及替换矩阵，构建冗余节点替换故障节点的目标函数；S3.基于遗传算法，选择最优冗余节点替换故障节点。本发明的方法解决了目前故障修复问题研究对能量问题考虑不足的缺点，其中所使用的模糊理论能更贴切的描述问题，且隶属函数的计算考虑了多种影响因素，能综合反映网络状况；遗传单纯形法克服了遗传算法早熟的不足，开拓了搜索空间，且在搜索后期具有良好的收敛性。
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公开(公告)号：CN101790251B
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN201010034063.0
申请日：2010-01-13
Applicant: 北京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进粒子群优化算法的无线传感器节点联盟生成方法，包括：S1采集各节点的能力信息及任务信息，并将各节点的能力信息及任务信息用向量来量化；S2在t时刻，根据待执行任务的个数将粒子群分为m个子群，为各子群中的各粒子初始化当前位置，并设置最大迭代次数；S3对于m个子群，用效用函数评价各粒子的当前位置的效益值；S4用步骤S3计算得到的粒子的当前位置的效益值a1与预设的粒子自身最优位置的效益值a2和预设的群体最优位置的效益值a3进行比较，更新粒子自身最优位置和群体最优位置；S5利用粒子群优化算法计算t+1时刻粒子速度矢量和粒子位置。S6重复S3～S5，得到最后的群体最优位置。本发明执行效率高、稳定性高。
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公开(公告)号：CN119887228A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411780667.8
申请日：2024-12-05
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
IPC: G06Q30/018 , G06F18/2433 , G06F18/2415 , G06N3/092 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种交易网络异常节点识别方法、模型训练方法及系统，每个样本包含单个交易节点数据及对应的边数据，入边交易特征提取模块获取入边交易特征和出边交易特征提取模块获取出边交易特征组合后线性变换获得交易节点特征，与第一差异特征获取模块计算的入边差异特征和第二差异特征获取模块计算的出边差异特征根据结合权重参数进行加权求和并经分类器输出异常判断结果预测值，与异常判断结果真实值建立交叉熵损失函数，以对初始交易网络异常节点识别模型的参数进行更新迭代，得到交易网络异常节点识别模型；单个待检测交易节点数据及其对应的入边数据和出边数据输入交易网络异常节点识别模型获得交易异常节点识别结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119578537A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411623507.2
申请日：2024-11-14
Applicant: 北京邮电大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 邵苏杰 , 杨超 , 亓峰 , 林嘉琪 , 李桐 , 熊翱 , 陈兴渝 , 孙峰 , 刘扬 , 刘芮彤 , 任帅 , 范维 , 陈剑 , 耿洪碧 , 陈得丰 , 杨智斌 , 佟帅辰
IPC: G06N5/025 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06F16/215 , H04L41/12 , H04L41/069 , H04L41/16
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱嵌入的数据拓扑还原方法、装置、设备及介质，其中方法包括：获取原始日志数据，并对所述原始日志数据进行缺失值处理和时间戳不对齐处理，得到标准日志数据；对所述标准日志数据进行实体识别，得到头实体和尾实体，并确定所述头实体和所述尾实体之间的实体关系；所述头实体、所述尾实体和所述实体关系均各自对应唯一的标识符；将所述头实体、所述尾实体和所述实体关系输入至知识图谱嵌入模型，得到所述知识图谱嵌入模型输出的目标尾实体。此过程通过对日志数据进行缺失值处理和时间戳不对齐处理，确保了数据的一致性和完整性，为后续的知识图谱构建和推理提供了高质量的输入数据，进而提高了数据拓扑还原的准确性。
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公开(公告)号：CN112702346B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202011549865.5
申请日：2020-12-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 北京邮电大学
Abstract: 本发明涉及身份认证技术领域，提供了基于联盟链的分布式身份认证方法及系统，该认证方法包括，S1：用户在向企业申请服务时，提供数字身份DID及公钥；S2：企业将DID与本地备注的DID数据库进行比较；若数据库中有备注，则根据备注分析其权限；否则进入S4；S3：若权限满足，则为该用户提供服务；否则，进入S5：S4：若本地的数据库中没有备注，则与区块链网络共识，查询其权限，返回S3；S5：向用户发布失败报告，并提示用户更新信息；S6：在用户更新信息后，提供服务，并共识到区块链网络上；共识过程中采用动态权重机制，选择权重大于或等于预设值的节点来选择性广播；节点的权重与对应该节点的企业上传用户行为操作的频率呈正比，能降低网络负载。
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公开(公告)号：CN117335960A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311445872.4
申请日：2023-11-02
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本发明提供一种零信任网络中基于区块链的碳数据共享访问方法及装置，用户通过终端向区块链平台发起原始访问请求；属性权威智能合约根据用户属性信息构建属性访问请求，并发送至访问控制判决智能合约；访问控制判决智能合约通过碳数据核查机制智能合约获取当前被请求访问的目标数据的碳核查任务状态信息，通过零信任智能合约对用户进行信任评估，生成综合信任值；根据用户的属性信息和综合信任值、目标数据的碳核查任务状态信息和访问策略，在零信任网络中进行访问控制判决；当通过访问控制判决时，用户获得访问控制令牌，利用私钥从区块链平台获取目标数据。本发明提供的方法适用于碳交易、碳核查等业务场景，能够有效防止数据泄露的问题。
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公开(公告)号：CN117076132A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311320639.3
申请日：2023-10-12
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
Abstract: 本申请提供一种分层联邦学习系统的资源分配及聚合优化方法及装置，涉及机器学习领域，方法包括：根据分层联邦学习系统中的各个边缘服务器各自的域内训练时间及传输延时信息，确定当前迭代轮次的提交时间区间；将全局模型参数和提交时间区间发送至各个边缘服务器，以使各个边缘服务器分别为自身分组中的各个终端分配针对当前迭代轮次的全局模型参数的目标计算任务并同步聚合各个子模型参数，对提交时间区间内接收到的边缘聚合结果数据进行云聚合。本申请能够有效降低分层联邦学习系统的计算复杂度，尤其适用于物联网等大量终端构成的分层联邦学习系统的场景，还能够提高终端和边缘服务器的计算资源利用率，进而能够有效提高分层联邦学习的效率。
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公开(公告)号：CN116992299A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311274072.0
申请日：2023-09-28
Applicant: 北京邮电大学 , 国网数字科技控股有限公司
IPC: G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/088 , G06N3/094 , G06Q40/04 , G06F18/213 , G06F18/241
Abstract: 本申请提供区块链交易异常检测模型的训练方法、检测方法及装置，涉及信息处理技术领域，方法包括：采用预先训练得到的对抗生成网络生成合成区块链交易数据，并与预获取的真实区块链交易数据分别作为扩展训练集中的各个样本数据；基于扩展训练集训练自动编码器；将自动编码器作为卷积神经网络的特征提取器，并基于扩展训练集训练该卷积神经网络，以得到用于生成区块链交易数据对应的交易异常检测结果的区块链交易异常检测模型。本申请能够有效弱化区块链数据集中常存在的数据不均衡、缺乏数据特征的先验信息等问题带来的影响，能够有效提高训练得到的区块链交易异常检测模型的异常检测性能，进而能够有效提高区块链交易异常检测的准确性和有效性。
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