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公开(公告)号：CN108600961A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810244938.6
申请日：2018-03-23
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
Inventor： 杜翠凤
Abstract: 本发明公开了一种用户相似度的获得方法和装置、设备、存储介质。所述用户相似度的获得方法包括：获得第一用户移动轨迹和第二用户移动轨迹，并根据所述第一用户移动轨迹和所述第二用户移动轨迹，获得移动轨迹相似度；获得第一用户关系圈和第二用户关系圈，并根据所述第一用户关系圈和所述第二用户关系圈，获得关系圈相似度；根据所述移动轨迹相似度和所述关系圈相似度，获得第一用户和第二用户之间的用户相似度。采用本发明，能够提高获得的用户相似度的准确度。
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公开(公告)号：CN108469325A
公开(公告)日：2018-08-31
申请号：CN201810172605.7
申请日：2018-03-01
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G01L5/06
Abstract: 本发明涉及一种拉线塔拉线拉力监测装置，包括：两个端头、拉力测试构件和保护件，拉力测试构件固定连接于两个端头之间，拉力测试构件用于测试两个端头之间的拉力值，保护件设置于两个端头之间，保护件在拉力测试构件断裂或失效时，承担拉线的拉力；其中，两个端头远离拉力测试构件的端部用于接入拉线塔的待监测拉线中。上述拉力监测装置，结构简单，成本低，安装使用便捷，通过该拉力监测装置可以方便而高效地对拉线塔拉力进行实时监测，且在拉线松动时可通过拉力监测装置的拉力监测及时发现，对拉锚的后期维护也提供了极大的方便。
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公开(公告)号：CN120074904A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510200866.5
申请日：2025-02-24
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及网络安全技术领域，公开了一种网络异常流量检测方法、系统、设备和介质，包括：采集网络流量数据包的基本属性特征，形成基本属性特征序列；基于非广延熵对基本属性特征序列进行特征处理，得到非广延熵特征值；其中，非广延熵的参数根据网络流量的变化进行自适应更新；利用增量学习方法，根据新流量数据动态调整基本属性特征的贡献值，并重构流量特征；基于重构后的流量特征，识别网络异常流量。融合基于改进非广延熵的特征提取与增量学习方法实现端到端的网络流量特征参数自适应调整，可以应对新的攻击行为和动态流量的变化；同时采用新流量数据实现基本属性特征贡献度的动态调整，可以根据基本属性特征实现流量特征的动态重构。
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公开(公告)号：CN119603692A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202311164428.5
申请日：2023-09-08
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 江西省军民融合研究院 , 江西师范大学
Abstract: 本发明公开了一种无人机部署方法、装置、设备及存储介质。该方法包括，构建无人机信号衰减模型和动力能耗模型；根据无人机信号衰减模型计算物联网终端的信噪比、地面覆盖概率和无人机的通信容量；根据地面覆盖概率计算无人机的有效覆盖半径；根据动力能耗模型计算无人机在飞行和悬停过程中的总能耗；根据通信容量和有效覆盖半径构建目标函数；根据总能耗、信噪比和有效覆盖半径，构建无人机部署的约束条件；利用分布式粒子群优化算法输出最佳部署位置；根据最佳部署位置控制无人机运行。通过考虑多无人机干扰情况下的有效覆盖面积和通信容量，提高了无人机辅助通信的实用性，通过分布式粒子群优化算法，能够快速求解无人机的最佳部署位置。
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公开(公告)号：CN119323240A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411257236.3
申请日：2024-09-09
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 中国联合网络通信有限公司清远市分公司
IPC: G06N3/0464 , G06N3/098 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及人工智能领域领域，具体公开了一种基于联邦学习的时延与能耗优化方法，该方法由终端层、边缘层和云端层三层协同工作：终端层负责采集数据并通过卷积神经网络提取特征；边缘层接收这些特征并训练边缘模型，然后将参数上传至云端层；云端层对这些参数进行聚合，形成全局模型并发送回边缘层以供下一轮训练使用。此外，本发明还构建了一个全局时延与能耗模型，并通过粒子群算法进行优化，以进一步降低训练过程中的时延与能耗，提升模型训练的效率和性能。本方法不仅优化了资源利用，还通过对终端层、边缘层和云端层三层的时延与能耗进行优化，实现了更为高效的模型训练过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118337419A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410371250.X
申请日：2024-03-29
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 江西省军民融合研究院 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种网络安全防御方法、系统、设备及介质，其中，首先根据网络安全信息判断攻击者的攻击行为，并利用网络攻击图勾勒攻击路径；再基于攻击行为和攻击路径，计算节点风险以及网络物理链路风险；并根据节点风险以及网络物理链路风险勾勒网络攻击图，对潜在的攻击节点以及潜在的攻击路径进行刻画；再基于所述潜在的攻击节点以及潜在的攻击路径，找到所述攻击者的最短攻击路径，计算所述最短攻击路径的网络安全增益；最后以所述最短攻击路径的网络安全增益最大化为目标，获取最优网络节点轮换周期和攻击路径存活时隙，生成网络安全防御策略。本发明可以通过动态调整攻击路径存活时隙，从而自适应优化防御策略，提高网络安全水平。
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公开(公告)号：CN112365171B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202011279427.1
申请日：2020-11-16
Applicant: 广州杰赛科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/36 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的风险预测方法、装置、设备及存储介质，该方法，包括：对数据源的犯罪数据进行关系抽取，获得RDF数据；RDF数据包括若干个实体三元组；根据RDF数据，构建犯罪知识图谱；利用预先构建的图深度学习模型对犯罪知识图谱进行时间相关性分析，获得融合时间相关性特征的犯罪知识图谱；根据融合时间相关性特征的犯罪知识图谱，对预先构建的卷积神经网络进行训练，获得犯罪风险预测模型；根据当前采集的犯罪风险数据，通过犯罪风险预测模型，获得犯罪风险预测结果；通过实体三元组构建犯罪知识图谱，有效挖掘司法案件的实体关系，基于犯罪知识图谱和图深度学习进行风险预测，能有效提高犯罪风险预测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN117354310A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311359464.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 中国联合网络通信有限公司重庆市分公司
IPC: H04L67/1004 , H04L67/10 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于任务协同的节点选择方法、装置、设备及介质，通过计算分布式节点的时间可信度、行为可信度以及资源可信度来评估云节点处理各类任务的协作服务能力，并通过全局搜索能力强、收敛速度快的多目标粒子群优化算法获得最优的分布式云节点选择方案。本发明实现了对边缘节点协作服务能力的准确评估，解决了云节点分配过程中的任务协同约束问题，提高了选择最优云节点的效率。
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公开(公告)号：CN114826690B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210342216.0
申请日：2022-04-02
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司 , 江西省军民融合研究院
Inventor： 杜翠凤
IPC: H04L9/40 , G06F18/2431 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘云环境的入侵检测方法和装置，该方法包括：获取实时的流量序列；基于增量学习方法和所述实时的流量序列，对n个边缘节点的预先训练好的分类器进行参数更新，得到n个更新后的分类器；其中，n为正整数；基于密度聚类算法对n个所述更新后的分类器进行筛选，得到m个基分类器；其中，0
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公开(公告)号：CN116599735A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310597455.5
申请日：2023-05-24
Applicant: 中电科普天科技股份有限公司 , 广州杰赛通信规划设计院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L43/16 , H04L41/142
Abstract: 本发明公开了一种恶意节点识别方法、设备及存储介质，该方法包括：根据移动节点在的源信任域的历史信任分布，构造所述移动节点的近似信任分布；将所述近似信任分布更新到目标信任域的信任分布中，并根据更新后的所述目标信任域的信任分布，确定动态信任阈值；当所述移动节点的信任度小于所述动态信任阈值，识别所述移动节点为恶意节点；本发明能快速识别动态环境中的恶意节点，满足跨信任域后恶意节点准确识别的需求，提升系统整体信任质量和系统的安全性。
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